[发明专利]基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法

说明书

一种基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法，步骤为,使用色谱仪检测出各批中药材有效成份的含量；将各批中药材的成份含量数据，通过图谱分析软件转换为成份含量矩阵，并加载该矩阵到内存中；设定勾兑参数；勾兑问题的数学模型；利用改进的趋势平衡遗传算法进行勾兑优化，生成的最佳方案可用以指导药材加工或作为勾兑仪进行中药材勾兑的依据。本发明中对传统遗传算法进行的全新改进，提出一种趋势平衡的遗传算法用于中药材勾兑优化。实际应用证实，改进后的遗传算法具有较高准确性、精度和效率，并在准确性、精度和效率方面均优于传统遗传算法和非线性最小二乘法，从而确保中药材成份含量的稳定，保障中药质量。

技术领域

本发明涉及一种能够对中药材利用计算机进行全自动勾兑优化计算出勾兑优化方案的基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法。

背景技术

中药源自中国，是中华名族几千年来用于预防和治疗疾病以及调节人体机能的物质基础。其组成多为植物、动物、矿物等成份。中药主要分为中成药和中药材。中成药通常为多种中药材的提取加工产物，具有方便服用、易于携带、方便运输、易于存储的特点。因而，中成药受到广大患者的喜爱。中药质量一直是广大患者关心的问题。然而，不同批次和产地的中药材其成份含量均有所差别。为保障中药治病强身的功效，确保中药中各种有效成份含量的达标和稳定就显得尤为重要。因而，中药材质量控制，即确保中药材中各成份含量的稳定，是中药制造企业的一项重要任务，也是中药迈出国门走向世界的前提条件。为了保证中药材中各成份含量的稳定，经生产实践证实，通过对各批中药材进行混合勾兑能对保证中药质量起到关键作用。传统的中药材勾兑，需要依赖人工计算勾兑方案，其过程费时、费力，而且还可能不够准确。因而，近年来，有关研究者提出采用计算机进行自动勾兑优化，典型的自动勾兑优化方法有遗传算法、非线性最小二乘法等，但它们计算准确性偏低。

发明内容

本发明的目的就是提供一种不限定中药批次和成份数量的高效、准确、可靠、低成本的，能够确保中药材勾兑后各成份含量稳定的基于趋势平衡遗传算法的全自动智能勾兑优化方法。

本发明的基于趋势平衡遗传算法的中药材勾兑优化方法，包括以下步骤：

1、使用色谱仪检测出各批中药材有效成份的含量。

2、将各批中药材的成份含量数据，即每批中药材的成份含量值，通过图谱分析软件转换为成份含量矩阵，并加载该矩阵到内存中。

3、设定勾兑参数，即设定勾兑允许的最大平均偏差，优选是10％以内。

4、勾兑问题的数学模型如下：

勾兑优化问题的本质是一种有约束的多变量优化问题，其计算模型如公式(1)和(2)所示，其中公式(2)为公式(1)的符号表示，

AX＝B (2)

其中m为成份总数，n为批次总数，a_ij为第j批、第i种成份的含量，x_i为勾兑比例，x_i∈[0,1]，b_i为勾兑目标值，勾兑优化的目标就是要求出使得上述等式基本成立的解向量X，勾兑优化的目标函数为

5、利用改进的趋势平衡遗传算法进行勾兑优化，改进的遗传算法采用基因型和表现型一体的设计，即个体的基因型和表现型相同，改进的趋势平衡遗传算法进行勾兑优化的方法如下：

(1)设定种群初始大小nPopSize，并按照约束条件初始化种群,即按照公式对每个个体解向量进行初始化，其中fRandNum为[0,1]范围内的随机浮点数，共初始化nPopSize个个体解向量X；

(2)设定最大迭代次数MAX_ITERATION_TIMES，设定最佳个体的平均偏移率为100％，即1.0；