摘要：目的研究改进非劣分类遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对葛根素亚微乳制备工艺的优化效果,并与多目标遗传算法(multiple objective genetic algorithm,MOGA)以及原文采用的效应面法的优化效果进行比较。方法利用制备葛根素亚微乳中心试验的数据,采用改进非劣分类遗传算法寻找平均粒径和跨距均最小、而包封率最大的工艺条件。结果采用NSGA-Ⅱ随机搜索30次,得到平均粒径为(220.173±18.153)nm;跨距的平均水平为(0.623±0.137)μm;包封率的平均水平为(83.873±2.176)%,与MOGA搜索结果的平均水平相比,NSGA-Ⅱ搜索精度更高,变异度更小。当乳化时间、搅拌转速、超声时间分别为12.97min、1613r·min-1、31.15min时,对应的目标值平均粒径、跨距、包封率分别为229.70nm、0.54μm、85.92%,优化效果满意,比MOGA及原文采用的效应面法找到的最优方案更理想。结论在确保多个目标值都达到最优的前提下,NSGA-Ⅱ搜索得到的pareto非劣解是合理的,达到了较满意的效果,为试验设计最优条件的选择提供了合理的方法。同时研究人员可根据实际情况,从pareto非劣解集中确定可行、合理且最优的工艺优化方案。

摘要：针对超燃冲压发动机宽马赫数、攻角范围内高性能工作要求,建立了基于多目标优化的变结构进气道设计方法,获得了进气道结构随马赫数和攻角变化的调节规律。以总压恢复系数、压升比和阻力系数为优化目标,以二维混压式进气道为对象,采用遗传算法进行了基准进气道优化设计,得到pareto非劣解;以一组pareto非劣解为基准,在不同马赫数和攻角下进行了进气道变结构优化设计,拟合得到进气道结构随马赫数和攻角变化曲线。仿真结果证实了理论分析的正确性,并发现进气道变结构实现了发动机大范围内高性能工作;进气道高度可变,使得发动机在亚燃和超燃模态均能正常起动和稳定工作;以高马赫数作为设计马赫数,变结构设计后,发动机性能提高。

摘要：目的研究多目标遗传算法(MOGA)在微波萃取五味子提取工艺条件中的应用,并对其效果进行评价。方法对五味子提取工艺均匀设计实验数据建立以浸膏得率、五味子醇甲和总木脂素的子目标模型,采用多目标遗传算法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微波功率270 W、乙醇体积分数为87%、萃取时间为7 min、乙醇用量为1∶4.5、饮片粉碎度为70目;此条件下的搜索结果浸膏得率为21.40%、五味子醇甲4.72%、五味子总木脂素10.84%。结论多目标遗传算法搜索的pareto非劣解在保证多目标都最优的前提下是比较理想的,为五味子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。

摘要：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。

摘要：目的研究孟德尔多目标简单遗传算法(MMOSGA)在均匀试验设计的药物提取条件优化中的应用。方法对微波辅助萃取刺五加试验数据建立以浸膏得率、异秦皮啶含量、总皂苷含量为子目标的回归模型;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进行遗传算法寻优,分别采用单目标遗传算法和MMOSGA对其进行单目标优化和三目标优化,并比较优化结果。结果单目标遗传算法优化得到各子目标最大时的最优提取条件,MMOSGA进行三目标优化时,在主要目标上达到了单目标最大函数值的71%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 MMOSGA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。

摘要：目的研究非劣分类遗传算法在均匀试验设计多目标优化中的应用。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、五味子总木脂素含量的子目标模型,采用遗传算法分别对其单目标优化,NSGA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可以得到各个目标最大时的最优提取条件,NSGA进行三目标优化时,使各子目标尽可能获得最大的解,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 NSGA搜索的pareto非劣解是合理的,达到了较好的效果,为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。

摘要：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。

摘要：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。

摘要：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。