国家自然科学基金(30872183)
- 作品数：21 被引量：196H指数：5
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- 相关机构：山西医科大学电子科技大学徐州医学院更多>>
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- 向量评估遗传算法优化聚乳酸载药微球工艺
- 2014年
- 目的:研究向量评估遗传算法(VEGA)优化聚乳酸载药微球的制备工艺,寻求同时使药物包封率最大及产物平均粒径最小的两目标最佳工艺体系。方法:对均匀设计试验制备聚乳酸载药微球的药物包封率和平均粒径两目标采用VEGA进行优化,影响因素有内水相体积(x1)、二氯甲烷(DCM)的质量浓度(x2)、聚乙烯醇(PVA)的质量浓度(x3)、搅拌速度(x4)及氯化钠的质量分数(x5),通过搜索最优制备工艺,比较VEGA搜索载药微球最优处方结果;利用Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱Beta 5008完成遗传算法寻优,利用SPSS 17.0软件进行统计分析;并对其处方优化效果进行评价。结果:VEGA进行两目标优化后,最佳工艺中影响因素有x2、x4、x5,分别为86.68 mg/ml、1 499.48 r/min、0.04%,x1和x3因素影响不显著;目标值药物包封率最大达到95.99%,平均粒径最小达到20.80μm。结论:VEGA搜索的Pareto非劣解是合理的,确定的最优提取工艺的效果较好,均高于均匀设计中的试验方案。
- 王婷冯瑞梅戴帅仇丽霞
- 关键词：多目标优化均匀设计包封率粒径
- 向量评估遗传算法优化珍珠菜抗肿瘤有效成分的研究被引量：2
- 2012年
- 目的研究向量评估遗传算法(VEGA)在珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对珍珠菜抗肿瘤有效成分提取工艺正交设计试验数据建立以总黄酮含量和总皂苷含量的子目标模型,采用VEGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件。利用课题组成员电子科技大学软件工程师陈益提供的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法的寻优;利用SPSS13.0软件进行统计分析。结果得到的最优工艺条件为80%乙醇,8倍用量,提取1次,提取时间根据实际情况选择的条件下的搜索总黄酮含量为10.36%、总皂苷含量25.79%。结论 VEGA收索的Pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为珍珠菜抗肿瘤有效成分的最优条件选择提供了合理的方法,可推广到其他药物的最优条件选择。
- 徐彦杰刘晓红杨晓文陈益仇丽霞
- 关键词：珍珠菜正交试验遗传算法多目标优化
- 基于微遗传算法的多目标中心复合设计试验条件优化分析被引量：3
- 2016年
- 在生物医药领域中存在着大量的多目标优化问题,如药物制备工艺成分配比、药物有效成分最优提取条件确定等问题,然而,想要从众多复杂、多变的影响因素中寻找到一组最优解集方案,既要满足药物有效率最优,同时也要满足药物不良反应率最低,就需要采用合理的试验设计及优化模型,获得试验评价指标的最优条件。
- 杨晓文彭盼仇丽霞
- 关键词：药物有效成分试验条多目标优化不良反应率医药领域
- 中心复合设计最优条件选取时四种方法的比较被引量：1
- 2014年
- 目的比较三种传统优化方法和遗传算法基于中心复合设计的单目标优化时的特点。方法利用提高木聚糖酶产量的结果,分别用直接法、等高线法、最速上升法、遗传算法寻找最优结果,比较后得出结论。结果直接法、最速上升法、等高线法、遗传算法寻优的木聚糖酶含量分别为27.77UA/ml、23.93UA/ml、47.07UA/ml、51.04UA/ml。结论直接法可在其设计水平上较快找出结果,但不能保证局部或是全局达最优;在星点设计基础上的单目标寻优时等高线法的结果和遗传算法相当,等高线法可观察到部分因素对响应的影响大小,但存在局部最优和主观性较强的不足;最速上升法易陷入局部最优而忽略其他可能最优解。
- 冯瑞梅王婷戴帅陈益仇丽霞
- 关键词：遗传算法
- 改进非劣分类遗传算法在金莲花醇提取条件优化中的应用被引量：3
- 2012年
- 目的研究改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在正交试验设计的多目标药物提取条件优化中的应用。方法对金莲花总黄酮醇提取工艺研究的正交试验数据建立以浸膏得率、总黄酮含量为子目标的数学模型,采用遗传算法对其进行单目标优化,NSGA-Ⅱ对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化分别得到各子目标最大时的最优提取条件,NSGA-Ⅱ进行两目标优化时,确定的最优提取条件的效果以及由此得到的浸膏得率和总黄酮含量高于正交试验中的任何一个方案。结论 NSGA-Ⅱ搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为正交试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到均匀试验设计和析因试验设计。
- 刘晓红白云娥陈益杨晓文徐彦杰仇丽霞
- 关键词：正交试验多目标优化
- 遗传算法在单目标混料均匀设计优化实例中的应用被引量：4
- 2010年
- 目的探讨遗传算法及混料均匀设计方法在处方优化中的应用。方法结合文献实例,利用SAS9.0软件对混料设计数据进行Scheffe多项式模拟,并利用Genetic algorithm platforms v1.0软件对混料均匀设计实例进行单目标寻优。结果经过遗传算法进行单目标寻优结果良好,优化数据中各组分配比依次XA=2.0%,XB=68.8%,XC=24.9%,XD=0.5%。最大包封率为88.70%,优化结果高于文献中预测包封率75.36%。试验优化结果稳定和准确,实用性强,效率高,拟合精度高,理论值与实测值吻合较好。结论在遗传算法的理论基础上进行混料均匀设计各组分配方寻优,遗传算法程序可靠,效果良好,可用于混料均匀设计数据的的单目标寻优。
- 周建淞张晓丽韩荣荣仇丽霞
- 关键词：遗传算法
- 基于非支配排序遗传算法的效果评价及程序测试
- 2011年
- 目的研究非支配排序遗传算法的多目标优化问题,并对其效果进行评价。方法采用4个标准测试函数对NSGA进行模拟测试。结果通过NSGA对测试函数的多目标优化,说明NSGA程序可靠,可推广应用到实际问题中。结论在保证多个目标都最优的前提下,NSGA搜索的Pareto非劣解比较理想,提供了可供研究者选择的Pareto非劣解方案。
- 韩荣荣陈益周建淞张晓丽李飞莹师先锋仇丽霞
- 关键词：非支配排序遗传算法多目标优化PARETO非劣解
- 基于小生境遗传算法的多目标药物提取条件优化分析应用被引量：5
- 2010年
- 目的研究小生境遗传算法在均匀试验设计多目标药物提取条件优化中的应用。方法对微萃取五味子的均匀试验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲、五味子总木脂素的子目标模型,采用遗传算法分别对其进行单目标优化,NPGA对其进行多目标优化,搜索最优提取条件,比较搜索结果;利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果单目标遗传算法优化可以得到各目标最大时的最优提取条件,NPGA进行三目标优化时,对各子目标进行了折衷处理使各子目标尽可能获得最大的解,在主要目标上达到了单目标最大函数值的76%以上,确定的最优提取条件的效果高于均匀试验中的任何一个方案。结论 NPGA搜索的Pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为均匀试验设计最优条件选择提供了合理的方法,可推广到正交试验设计、析因试验设计的最优条件选择。
- 李飞莹陈益师先锋凌建春寇林元仇丽霞
- 关键词：小生境遗传算法多目标优化
- 小生境遗传算法多目标优化金莲花的醇提工艺被引量：2
- 2014年
- 目的:采用小生境遗传算法两目标优化金莲花的醇提工艺。方法:以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、乙醇用量为考察因素,以出膏率和总黄酮含量为评价指标,采用正交试验并结合小生境遗传算法两目标优选金莲花的醇提工艺。结果:最优的醇提工艺为乙醇体积分数为70.47%,提取时间为1.2 h,提取次数为3次,乙醇用量为生药量的11.46倍。在此条件下,金莲花醇提的出膏率、总黄酮质量分数分别为39.86%和11.49%。结论:所选工艺合理、可行,可用于金莲花的提取,表明小生境遗传算法可用于选择药材的提取条件。
- 吴小娟刘春艳王晓美白云娥仇丽霞
- 关键词：小生境遗传算法多目标优化出膏率总黄酮
- 改进非劣分类遗传算法多目标优化效果评价及程序测试
- 2011年
- 目的评价改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行多目标优化的效果,测试其程序的可靠性。方法应用两目标简单测试函数、两目标复杂测试函数、三目标复杂测试函数对NSGA-Ⅱ进行模拟测试,利用课题组成员英国Glasgow大学软件工程师陈益编写的Matlab 2009a外挂SGALAB工具箱beta5008完成遗传算法寻优。结果 NSGA-Ⅱ得到的两目标简单测试函数95%Pareto非劣解分布范围包含交叉点值1,前沿呈一条光滑的曲线分布;两目标复杂测试函数Pareto非劣解前沿在小于1的范围内呈下降的带状分布;三目标测试函数的Pareto非劣解前沿呈非线性、非对称的曲面分布。认为NSGA-Ⅱ可得到测试函数的Pareto非劣解集,供决策者合理选择。结论 NSGA-Ⅱ多目标优化可以给出合理的Pareto非劣解集,效果理想、程序可靠,可用于实际问题的分析。
- 张晓丽陈益韩荣荣周建淞李飞莹师先锋仇丽霞
- 关键词：多目标优化
