[发明专利]一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于多目标进化算法的药方药剂构建方法，其特征在于，包括：

构建药物关系网；所述药物关系网是根据单药或有效成分，与其他具有相同或促进、放大效用的单药或者物质所形成的关系网；

根据两个成分的相关关系设置相应的权重，具体包括：

将具有相同作用或化学成分相辅的两个成分的权重设置为1；

将具有部分相同作用或部分化学成分相辅的两个成分，根据关系式设置相应的权重；所述关系式为两种相同成分数量/单药总数量，权重范围在0-1之间；

将不存在药效作用或化学成分相斥的两个成分的权重设置为-1；

根据研究人员需求和所述药物关系网，采用二维多目标进化算法生成初始的筛选集合；所述初始的筛选集合包括n个体；每个所述个体表示一个药方药剂方案；每个所述个体均采用十进制编码；

确定目标优化函数；

所述目标优化函数为：

F_1i＝∑Weight(P_i)；

其中，F_1i表示第i个体中成分生成的最小生成树所对应的权重和，Weight表示权重；P_i表示第i个药方药剂方案；F_2i表示第i个体中所有成分之间的权重和与F_1i的比值；MatrixWeight表示矩阵权重；

对筛选集合中的个体进行交叉变异，生成子代集合，并将所述子代集合中的个体全部加入到所述筛选集合中，更新所述筛选集合，记录当前更新次数；

根据所述目标优化函数，计算更新后的筛选集合中的每个个体的适应度值；

判断所述当前更新次数是否小于预设迭代次数，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述当前更新次数小于所述预设迭代次数，则将所述更新后的筛选集合中的两两个体进行支配选择排列处理，选择前n个个体加入到下一代的筛选集合中，返回对筛选集合中的个体进行交叉变异，生成子代集合，并将所述子代集合中的个体加入到所述筛选集合中，更新所述筛选集合，记录当前更新次数步骤；

若所述第一判断结果表示所述当前更新次数大于或者等于所述预设迭代次数，则将更新后的筛选集合中的适应度值最大的个体对应的药方药剂方案确定为最优解。

2.根据权利要求1所述的基于多目标进化算法的药方药剂构建方法，其特征在于，所述构建药物关系网，具体包括：

将研究人员分析的单药的成分与数据库中的所有成分逐一对比，确定与单药成分具有相关关系的成分，并根据两个成分的相关关系设置相应的权重；

根据所述权重，将研究人员分析的单药的成分与数据库中有相关关系的成分转化为二维矩阵，进而构建药物关系网。

3.根据权利要求1所述的基于多目标进化算法的药方药剂构建方法，其特征在于，所述更新所述筛选集合，具体包括：

从筛选集合中随机选择两个个体，进行交叉，变异生成两个新个体，重复此过程，生成子代集合；所述子代集合中新个体的数目为n；

将所述子代集合中的新个体全部加入到筛选集合中，生成更新后的筛选集合；所述更新后的筛选集合的个体的个数为2n。

4.根据权利要求1所述的基于多目标进化算法的药方药剂构建方法，其特征在于，所述将所述更新后的筛选集合中的两两个体进行支配选择排列处理，选择前n个个体加入到下一代的筛选集合中，具体包括：

根据所述更新后的筛选集合中的每个个体的适应度值，对所述更新后的筛选集合中的两两个体进行支配选择处理，确定支配的个体和被支配的个体；所述支配的个体表示两个所述个体的适应度值进行比较，适应度值大的个体为支配的个体；所述被支配的个体表示两个所述个体的适应度值进行比较，适应度值小的个体为被支配的个体；

根据所述支配的个体和所述被支配的个体间的支配关系，建立个体支配树状图；

选择所述个体支配树状图中上部的前n个个体加入到下一代的筛选集合中。