多目標(biāo)規(guī)劃在細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用.pdf

1、在流量均衡分析方法建立的數(shù)學(xué)模型中，目標(biāo)函數(shù)起到一個非常重要的作用。然而一個目標(biāo)函數(shù)只能描述一種環(huán)境情況下細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò)的流量分布。為了描述復(fù)雜環(huán)境情況下流量分配的結(jié)果，我們考慮了多目標(biāo)規(guī)劃方法。
　　本文通過增加動態(tài)模型目標(biāo)函數(shù)的個數(shù)，形成了多目標(biāo)函數(shù)的動態(tài)模型。因而建立了多目標(biāo)規(guī)劃的應(yīng)用形式，更加準(zhǔn)確的預(yù)測大腸桿菌的生長情況及代謝物的生成和消耗情況。因為最大化生物量濃度和最小化葡萄糖濃度這兩個目標(biāo)函數(shù)經(jīng)常使用，所以選擇了這兩個目

2、標(biāo)函數(shù)構(gòu)成多目標(biāo)函數(shù)，并使用加權(quán)組合法將多目標(biāo)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)為單目標(biāo)規(guī)劃問題，最后利用最優(yōu)控制的方法求解。實驗結(jié)果表明通過多目標(biāo)規(guī)劃的應(yīng)用提高了生物量濃度和葡萄糖濃度的計算結(jié)果與真實大腸桿菌實驗數(shù)據(jù)的匹配度。
　　與此同時，我們還研究了動態(tài)模型約束條件的求解方法來獲得更好的生物量、葡萄糖濃度的模擬結(jié)果。文中用四階的亞當(dāng)姆斯法（多步法）替代四階的龍格庫塔方法（單步法）求解動態(tài)模型中出現(xiàn)的常微分方程，并且在計算過程中嘗試不同的步長。實驗結(jié)