[发明专利]遗传算法中的保片段交叉

说明书

本发明涉及遗传算法中的交叉，并且尤其涉及用于保留父代的屏蔽字(mask)之间的共性的交叉。

遗传算法是基于适者生存原则的搜索和最优化技术。对于对其应用遗传算法的问题，所提出的解的表示已知是染色体。至于性质，染色体可以变异，或者可以将染色体对以交叉或者“重组”运算组合在一起，以形成一个或者更多个子代染色体。将要由遗传算法求解的问题是使得可以测量或者评估每个染色体对于求解该问题的适应性。在迭代过程中，排除最不适应的染色体，并保留最适应的染色体，且将最适应的染色体用于经由变异和交叉来产生后代，该后代是父代的变体。重复该过程，直到达到了停止标准。然后，典型地将目前所找到的最好的染色体选为该问题的“解”。

遗传算法是功能强大的搜索技术，其使用种群多样性来控制搜索宽度。首先通过交叉算子来实现多样性(尝试许多变体)与集中(开发看起来正在工作的)之间的折衷，该交叉算子在尝试不同的变异的同时，保留了两个父代之间的共同点(即，是尊敬的)。

具有多个对于特定问题设计的交叉算子，例如用于保留比特表示中的比特、实值表示中的范围、旅游销售人员表示中的旅程、子集表示中的集合的交叉算子。在此重点在于在为了比较而并行排列的两个虚线或两个屏蔽字之间保留共性。目的是为了找出线段的最优集合，或者以提出的另一种方式为最优屏蔽字。

因此，例如，如果屏蔽字跨越了经受特定过程的范围或连续体，屏蔽字的过滤部分可以指示沿着该连续体在哪里要执行该过程，哪里不要执行该程序。如果我们要找出最优的屏蔽字或者屏蔽字集合，并且有办法评价任意屏蔽字或者屏蔽字集合的适应性，那么可以使用本发明的交叉程序。

可以用于实现本发明的交叉程序的一个实例是将输入最优化为匹配程序。组成未知的物质样品，例如血液样品，可能经受诸如红外线或激光的辐射。拉曼光谱法使用单色光源，例如激光。通过密度与频率偏移的图得到了构成样品的拉曼光谱的点的轨迹。可以从光谱确定血液成分及其浓度。可以通过单独地获得候选组分的纯样品的光谱，并且将其与样品的总光谱，即全光谱进行比较或者匹配，来做出该确定。与组分光谱相匹配的全光谱的强度指示浓度。在匹配程序中同时使用的若干血液组分的多元分析典型地比一元分析更好。

这种形式的匹配光谱用于糖尿病患者血液的非侵入性分析，糖尿病患者需要频繁地分析他们的血液，特别是葡萄糖浓度。

可以使用线性或非线性多元分析，例如偏最小二乘法(PLS)或者混合线性分析(HLA)，来电子地执行该匹配，但是该匹配受到主要来自特定血液样品的未知成分的噪声以及诸如通信噪声的其它噪声的妨碍。由于噪声的结果，仅仅纯葡萄糖拉曼光谱的特定片段对全光谱有贡献。屏蔽掉无贡献的片段可以增强所利用的匹配程序，但这将难以解析地导出最优组分屏蔽字。

将本发明的交叉算子设计为用于解决这种问题。染色体可以为血液样品的相应候选组分设置若干屏蔽字。通过测试染色体对于组成已知的测试血液样品的全光谱的屏蔽字来评估染色体的适应性。此外，由于患者血液的实际成分因患者的不同而不同，希望得到通用的屏蔽字集合。因此，优选使用多个测试血液样品来导出屏蔽字集合。

根据本发明的一个方面，将组成未知的物质的候选组分的光谱屏蔽掉，以便随后将屏蔽的光谱与所述物质的全光谱相匹配。对于遗传算法中的交叉，对相应父代染色体的候选组分中的一个的屏蔽字进行比较。两个屏蔽字都包括至少一个过滤范围。在子代染色体的屏蔽字的形成过程中，将屏蔽字的与该至少一个过滤范围重叠的一部分保留。根据所述算法的规则，将所保留的重叠部分选择性地扩展，以便在形成子代染色体屏蔽字的过程中生成过滤范围作为所提出的屏蔽字。对于父代染色体的任意剩余的候选组分，重复该比较、保留和扩展过程。

在本发明的另一方面，对组成未知的物质样品进行光谱分析。在准备过程中，迭代地执行物质的相应候选组分的多个屏蔽的光谱对于该物质的相关测试样品的全光谱的共同拟合(collective fitting)。测试样品的组成已知。拟合的结果是，导出了用于随后共同拟合该组成未知的物质样品的全光谱的最优屏蔽的组分光谱的集合。输出该迭代执行的输出。

将在以下所列出的附图的帮助下，描述这里所公开的本发明的细节，其中：

图1是根据本发明的拉曼光谱法系统的示意图；

图2是根据本发明的染色体的概念图；

图3是根据本发明的示例性屏蔽字的概念图；

图4是根据本发明的交叉过程的流程图；

图5是根据本发明的屏蔽字导出过程的流程图；