基于神经网络和遗传算法的木糖醇发酵培养基优化研究
基于神经网络和遗传算法的黄芪发酵培养基优化
方 与 培 养 液 粗 多 糖 之 间 的 关 系 ， 而 优 化 出最 佳 发 酵 培 养 基 从 配 方 。经 过 Ｂ Ｐ神 经 网络 结 合 遗 传 算 法 优 化 后 的最 佳 发 酵 培
养 基 为 组 分 Ａ 含 量 为 ４ ． ０ｇ Ｌ 蛋 白胨 ７ ４ ／ 、 母 膏 ２ １ ／ 、 ． ５ｇ Ｌ 酵 ９８ ／ 、 Ｈ Ｐ ４ ２ Ｐ ４．８ｇ Ｌ 组分 Ｅ为 ６２ ／ 。以 ．Ｏｇ ＬＫ ２ Ｏ 一Ｋ Ｈ Ｏ ２ １ ／ 、 ．５ｇＬ 此 配 方 进 行 验 证 实 验 ， 果 显 示 黄 芪 发 酵 液 粗 多 糖 的得 率 与 结
查
研
图 １ 神 经 网 络 拓 扑 结 构
１ ０
究
９ ０ ． ０ ６． ５ ２ ２ ９ ３． ６ ２ ６ ５． ０ ６． ５ ８
优 化 前 １６ ０ ２ ．０ 优 化后 ４ ．０ ２ １
１ ．０ ０ ４ ７ ４ ．５
∞
６ ８ ． ０ ９ ８ ． ０
变 化率 ／ 一１９ ２ —３ ．０ ％ ９ ．９ ９ ６
择适应度值 大的优秀基因 ， 得 的遗传算 法优 化结果 如图 ３ 所
所示 。
实 验 值 相 对 误 差 小 于 ４ ， 可 使 黄 芪 发 酵 液 多 糖 的 得 率 提 ％ 并
高 为 ２ ．０ ， 均 匀 设 计 中 黄 芪 发 酵 液 多 糖 得 率 最 高 值 ５６％ 比 ２ ．６ 提 高 了 ６ ８ ％ ， 降低 了 培 养 基 成本 由此 可 见 ， ３９ ％ ．５ 并 该 方 法 可 用 于 黄 芪 发 酵 模 型 的建 立 和 条 件 优 化 。 由 于 神 经 网
１ ０
４ ． ２ —４ ． ０ ４ １ ４ ０
基于智能算法的科学计算与优化技术研究
基于智能算法的科学计算与优化技术研究随着计算机技术的飞速发展，人们的计算需求也日益增加，对计算结果的准确性、速度以及效率有着更高的要求。
因此，基于智能算法的科学计算与优化技术逐渐走入人们的视野，成为了亟待解决的问题。
一、智能算法的简介智能算法，是一种基于人工智能的智能计算方法，通常是通过模拟自然界中的一些现象或人类的某些智力行为来进行优化。
它们在解决一些经典的、复杂的问题时，通常表现出很强的优势。
智能算法包括遗传算法、神经网络、粒子群优化、模拟退火等多种形式，每种形式都适用于不同的问题。
二、智能算法在科学计算与优化中的应用1. 遗传算法遗传算法模拟了演化论中的遗传和进化机制，通过选择、交叉和变异等操作，反复迭代直至达到最优答案。
遗传算法在数字优化、机器学习、智能控制、数据挖掘等领域广泛应用。
2. 神经网络神经网络在模式识别、自然语言处理、语音识别、生物信息等领域中有广泛的应用。
它模拟人脑中神经元的信号传输和处理方式，通过训练和学习，能够实现对某些特定问题的分类、识别、预测和优化。
3. 粒子群优化粒子群优化模拟小鸟寻找食物时的行为模式，以解决优化问题，它不断地修正解，通过不断的迭代搜索局部最优解，最终找到全局最优解。
它在电力系统、机器人控制、供应链优化、生产调度等方面都有广泛的应用。
4. 模拟退火模拟退火算法是基于热力学中物质状态变化的原理，将材料在高温下进行加热，让它自行形成平衡状态，从而达到最优化的结果。
模拟退火算法在区域路径规划、图像处理、网络流优化、电子商务等领域中都有广泛的应用。
三、智能算法的优点与不足智能算法的优点：1. 可以通过迭代求解来逐渐逼近最优解。
2. 可以同时优化多个指标，达到多目标优化的效果。
3. 对于非线性问题或者黑盒问题，智能算法能够更好地适应和解决。
4. 可以很快适用于大型、高维、非凸性的优化问题。
智能算法的不足：1. 不同的应用场景需要不同的智能算法，不能够通用。
2. 智能算法需要大量的计算资源和时间，在遇到复杂问题时，会遇到计算困难。
基于神经网络的最优化问题求解方法研究
基于神经网络的最优化问题求解方法研究随着科技的快速发展，神经网络成为了人工智能领域的热门话题之一。
神经网络作为一个非线性的模型，在数据挖掘、机器学习等领域中越来越受到重视。
而基于神经网络的最优化问题求解方法也备受关注。
在这篇文章中，我将探讨基于神经网络的最优化问题求解方法的研究。
一、最优化问题和神经网络什么是最优化问题？简单来说，最优化问题就是在一定的约束条件下，寻找一个使某个目标函数取得最佳值的解。
而神经网络则是一种模拟人类神经系统的计算模型，其中包含输入层、隐藏层和输出层。
通过对数据进行训练，神经网络能够学习到用来预测未知数据或者解决特定问题的函数。
最优化问题和神经网络看起来并没有直接联系，但是通过神经网络的学习能力，我们可以将最优化问题转化为一个可以通过神经网络求解的问题。
二、神经网络解决最优化问题的方法1. 基于梯度下降的方法在神经网络中，我们通常使用反向传播算法（Backpropagation algorithm）来训练模型。
在训练过程中，我们需要通过梯度下降（Gradient Descent）的方法来调整模型的参数，以便让模型的损失函数最小化。
而在最优化问题中，我们也可以通过梯度下降的方法来寻找最优解。
对于一个目标函数，我们可以计算出它的梯度，然后不断地更新自变量，以便让目标函数的值不断减小。
这就是梯度下降的基本思想。
因此，基于梯度下降的方法可以应用在神经网络中，用于从数据中学习到一组最优的参数。
在梯度下降的过程中，我们需要选择合适的学习率（learning rate），以避免学习过程中损失函数出现震荡或者无法收敛的问题。
2. 基于遗传算法的方法除了基于梯度下降的方法，我们还可以使用基于遗传算法的方法来解决最优化问题。
遗传算法是一种模拟自然界的进化过程的算法。
在遗传算法中，我们通过对种群进行基因交叉、变异等操作，来不断优化种群的适应度（Fitness），以便在种群中找到最优解。
对于最优化问题，我们可以将其转化为一个种群的适应度问题。
应用神经网络和遗传算法优化利福霉素B发酵培养基
Ｏ ｐｔｍ ｉａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ｅ ｕｍ ｏ ｉａ ｙ ｉ Ｂ ｏｄ ｔｏ ｉ ｚ ｔｏ ｆｔ ｅ ｆ ｒ ｎ ａ ｉ ｎ ｍ ｄｉ ｆ ｒ ｒｒ ｌｎ ｔ ｒ ｎ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉ ｍｓ ｙ ｕ ｉ ｇ ａ ｔｆ ｉ ｌ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ａ ｄ ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒｔ ｉ ｎ ｈ
（ 华东理工大学生物反应器工程国家重点实验室。 上海 ２ ０３ ） ０ ２ ７
摘要 ： 对培养基进行优 化时 ， 获得 大量的实验数据 。 会 但这些 实验数据往往 不能被进 一步利用 。 如果使用ｒ些不 同的方法对历
史数据进一步挖掘就可能得 出额外的规律。 本文使用神经网络对历史数据进行处理 ， 得到 了利福霉紊 Ｂ培养基成份和发酵效价之间
ｎ ｕａ ｎ ｔｏｋ Ａ Ｎ）ｗ ｓｕｅ ｏｐｅ ｉ ｈ ｅ ｔ ｎｈｐ ｂｔ ｅｎ ｔｅｐ ｔ ｃ ｆｒａ ｃｎ Ｂ ａ ｄｔｅｆｒ ｎａｉ ｅ ￣ｌ ｅｗ ｒ （ Ｎ ａ ｓｄ ｔ ｒｄｃ ｔｅ ｒ ａｉ ｓｉ ｅ ｅ ｈ ｏ ｎ ｙｏ ｉ ｍｙｉ ｎ ｈ ｅｍｅｔｔ ｎ ｔ ｌ ｏ ｗ ｅ ｆ ｏ
Ｗａ ｇＪ ｎｆｎ ， ＤｕＪ—ｕ ｎ Ｃ ｕ ｊ ， Ｚ ｕ ｎ ｎ — ｉｇ ａ ｄ Ｚ ａ ｇＳ－ｉｎ ｎ ｕ — ｇ ｅ ｉ ａ ， ｈ ｕ ｑ ｈ ａ ｇＹｉｇｐ ｎ ｎ ｈ ｎ ｉ ａ ｇ ｌ
特征值逆问题求解的遗传算法-神经网络方法研究
特征值逆问题求解的遗传算法-神经网络方法研究特征值逆问题求解是一个重要的数学问题，它需要解决的是在已知特征值的情况下，求解对应的矩阵或者线性运算符，它在很多领域中都有广泛的应用，例如信号处理、图像处理、压缩等等。
然而，特征值逆问题求解是一个非常困难的问题，需要进行大量的计算和优化，因此需要采用一些高效的算法方法来解决。
本文将介绍一种采用遗传算法-神经网络方法来求解特征值逆问题的研究。
遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法方法，它利用自然选择、交叉和变异等操作来逐步优化解决问题的方案。
神经网络是一种逐层处理信号的计算模型，它可以自动学习输入和输出之间的映射关系，广泛应用于分类、识别、预测等领域。
遗传算法和神经网络都是优秀的优化方法，因此将它们结合起来可以得到更好的解决方案。
在本研究中，我们采用了遗传算法来求解特征值逆问题的矩阵或者线性运算符，首先是选取了一些合适的编码表示方法，并采用随机初始化的方法生成一些个体，然后利用适应度函数来评估每个个体的适应性，选择一部分优秀的个体进行交叉和变异操作，得到新的一代个体，并用新一代个体来更新上一代个体的代表基因。
适应度函数的设计是非常重要的，它需要能够反映出求解特征值逆问题的难度和优劣程度，以便于遗传算法能够适应不同的情况和问题。
接着，我们将利用神经网络来进行特征值逆问题的求解。
首先，我们将已知特征值通过一些预处理方法转化为神经网络的输入，例如将矩阵奇异值分解获取的右奇异向量作为输入。
然后，我们将神经网络的输出结果与理论结果进行比较，利用误差函数来评估神经网络的性能。
最后，我们将遗传算法和神经网络进行结合，将神经网络的输出结果作为适应度函数的一项，同时利用遗传算法来优化神经网络的参数，使得输出结果更加接近理论结果，从而得到更优秀的解决方案。
通过系统的实验和对比分析，我们发现采用遗传算法-神经网络方法来求解特征值逆问题具有很大的优势和优点。
首先，该方法具有很高的求解精度和稳定性，能够在较短的时间内得到非常优秀的求解结果。
遗传算法与神经网络的结合
遗传算法与神经网络的结合近年来，随着人工智能领域的迅猛发展，遗传算法和神经网络分别作为两大重要技术，逐渐受到了研究者们的广泛关注。
遗传算法是通过模拟自然界中的进化思想，通过模拟生物遗传和进化的机制来搜索最优解的优化算法。
而神经网络则是模拟人脑神经元运作机制，通过输入输出之间的连接和权值来实现模式识别和计算的一种计算模型。
本文将探讨，以期在人工智能领域取得更好的应用效果。
首先，我们来看一下遗传算法和神经网络各自的优势。
遗传算法以其自动优化的特点被广泛应用于求解复杂问题。
它通过自然选择、交叉和变异等操作，将种群中适应度高的个体不断进化，从而找到最优解。
遗传算法在解决复杂、多变量问题时表现出了强大的优势，能够搜索到全局最优解。
而神经网络则以其强大的模式识别和学习能力而著称。
它通过神经元之间的连接和权值的调整，实现了对复杂非线性问题的建模和解决。
神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域都取得了显著的成果。
然而，单一的遗传算法或神经网络在某些问题上可能存在局限性。
对于遗传算法而言，其搜索过程是基于群体的，可能会陷入局部最优解。
对于神经网络而言，其训练过程相对较慢，且对于参数的选择较为敏感。
为了克服这些问题，研究者们开始将遗传算法与神经网络相结合。
方式有多种。
其中一种常见的方式是通过遗传算法来优化神经网络的结构或参数。
在神经网络的训练过程中，通过遗传算法对神经网络的权值和偏置进行搜索和优化，以提高神经网络的性能。
另一种方式是将遗传算法的进化机制应用于神经网络的学习过程中。
通过模拟遗传算法的选择、交叉和变异等原理，对神经网络的连接结构和权值进行调整，以实现对神经网络的自适应调节和优化。
能够发挥二者的优点，弥补各自的不足。
首先，通过遗传算法的全局搜索能力，可以有效克服神经网络陷入局部最优解的问题。
其次，通过神经网络的模式识别和学习能力，可以提高遗传算法的搜索效率，使得算法能更快地找到最优解。
此外，还能够应对复杂问题，实现更复杂的模型和解决方案。
基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究
基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一类模拟自然神经网络结构和功能的数学模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
然而，ANN中的参数众多，优化难度大，因此需要一种高效的优化方法。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化算法，能够有效地在搜索空间中寻找最优解，因此，研究基于遗传算法的ANN优化方法具有理论意义和实际应用价值。
一、ANN优化技术的研究现状当前，ANN优化技术主要有遗传算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）、模拟退火（Simulated Annealing，SA）等算法。
其中，遗传算法受到了广泛的关注和研究。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，通过模拟自然界的生物进化过程，不断筛选优化解，最终在搜索空间中找到最优解。
遗传算法具有以下几个优点：(1)全局搜索能力强；(2)可以处理多个目标问题；(3)适应度函数的选择范围广泛，能够处理非线性非凸问题；(4)算法简单，易于实现；(5)可以与其他优化算法相结合，提升优化效果。
二、基于遗传算法的ANN优化方法基于遗传算法的ANN优化方法一般分为以下几个步骤：①编码；②初始化种群；③计算适应度；④选择操作；⑤交叉操作；⑥变异操作；⑦产生新种群。
①编码编码是将ANN参数向量转化为遗传算法遗传信息的过程。
常用的编码方式有二进制编码、实值编码等。
在实值编码中，ANN每个参数用一个实数表示，遗传算法的每个染色体也用一个实值向量表示。
②初始化种群初始化种群需要随机产生一组遗传信息，通常使用均匀分布或高斯分布来生成初始种群。
这些遗传信息被称为个体或染色体，它们的集合被称为种群。
③计算适应度计算适应度是将ANN参数向量转化为遗传算法的适应度函数的过程。
通常，适应度函数定义在ANN误差函数的基础上，例如均方误差（Mean Square Error，MSE）。
机器学习算法在发酵中的应用
机器学习算法在发酵中的应用作者：范为嘉来源：《科学与财富》2020年第32期摘要：发酵工业受到手工操作的限制，未来将应用生物技术和方法，结合机器识别、深度学习等智能化技术，实现基于人工智能的发酵工业智能化。
本文概括性地介绍机器学习算法在发酵智能化研究中的一些应用。
关键词：机器学习;发酵;神经网络;花卉授粉算法;遗传算法;支持向量机引言[1，2]机器学习专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
发酵指人们借助微生物在有氧或无氧条件下的生命活动来制备微生物菌体本身、或者直接代谢产物或次级代谢产物的过程，在食品工业、生物和化学工业中均有广泛应用。
机器学习算法在发酵中的应用已经得到各国科学家的研究。
1厌氧发酵制氢的神经网络非线性建模[2]Ahmed El-Shafie使用梭状芽胞杆菌（ATCC13564）考查了利用人工神经网络（ANN）方法模拟和预测产氢量的可能性。
他引入了一种独特的体系结构来模拟反应温度、初始介质pH 值和初始底物三个输入参数之间的相互关系以预测氢气产率，并利用实验的60个数据记录建立了神经网络模型。
结果表明，所提出的人工神经网络模型预测有很高的精度，最大误差为10%。
此外，与传统方法Box-Wilson Design（BWD）的比较分析证明了ANN模型显著优于BWD。
人工神经网络模型克服了BWD方法在记录数量上的局限性，它只是考虑氢产率随机模式的有限长度。
2利用神经网络和遗传算法研究酸奶发酵中酸化工艺的最佳温度分布[3]E. B. Gueguim-Kana等科学家在38-44°C的最佳温度范围内研究了保加利亚乳杆菌和嗜酸链球菌在酸奶生产中的酸化行为。
对于最佳酸化温度剖面研究，他们采用模块化的人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的优化模型，利用不同的温度分布对14批酸奶发酵进行了评估，来训练和验证ANN子模块。
基于神经网络和遗传算法的在线优化软件设计与实现
近 年来 ， 化算 法得 到 了迅 速 的 发展 ， 多性 能 优 许
出数 据 进 行 辨 识 ， 立 起 符 合 实 际 生产 状 况 的辨 识 建
模 型 ～ 。
优 越 的算 法被 广 泛 地 应 用 于 工 业 过 程 的 在线 优 化 。
但 这 些 通用 算 法 的成 功 应 用 ， 前 提 在 于 有 一 个 好 其 的系统 模 型 。 由于某 些过 程涉 及 的设 备 和物 料 繁多 ， 工 艺 流程 复杂 ， 加 上对 象机 理 不甚 清 楚 ， 再 或者 物 性 参 数 难 以 获得 ， 给建 立 系统 的机 理 模 型 带来 了很 大 的困难 。 这种 情 况下 ， 在 只有 利用 实 际生 产过 程 的输 人 输 出数 据 ， 合 适 的算 法建 立 过程 的 辨识 模 型 。 用
遗传 算 法是 模仿 自然 界生 物进 化 思想 而 得 出的
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种 全局 优 化方 法 。它 把 求解 问 题 的可能 解 看作 是
用 染 色体 串编码 的个 体 ， 量个 体 构成 种 群 ， 个 体 大 用
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维普资讯
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遗传算法与神经网络的结合
遗传算法与神经网络的结合遗传算法与神经网络的结合近年来，遗传算法和神经网络作为两大优秀的计算模型，分别在优化问题和机器学习领域取得了显著的成果。
然而，两者在独立应用时也存在一些局限性。
遗传算法对于问题解空间的搜索能力较强，但对于复杂问题的建模能力有限；而神经网络能够通过学习大量数据来完成复杂任务，但其优化过程容易陷入局部最优解。
为了充分发挥二者的优势，研究者开始尝试将遗传算法和神经网络相结合，以期构建更强大的计算模型。
遗传算法是模拟达尔文进化论的一种进化计算模型。
它通过模拟自然选择、交叉、变异等操作，对解空间进行搜索，并通过不断优化适应度函数来找到最优解。
而神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。
它通过大量神经元之间的连接和较强权重的学习来实现对输入数据的高度抽象和复杂关联的识别能力。
两者结合后能够充分发挥遗传算法全局搜索和神经网络学习能力的优点。
首先，遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数。
在传统神经网络中，网络结构和参数的设置往往需要专家经验和大量试错。
而通过使用遗传算法的搜索策略，可以将神经网络的结构和参数设置为一个优化问题，并通过适应度函数来评估不同设置的性能。
遗传算法可以自动地搜索最优的神经网络结构和参数组合，并通过交叉、变异等操作进行优化。
这种结合方式不仅能够减少人工调参的工作量，还能够有效提高神经网络的性能。
其次，神经网络可以用于加速遗传算法的搜索过程。
在传统遗传算法中，每个个体的适应度需要通过评估问题域中的函数值来计算，这往往需要耗费大量的时间和计算资源。
而通过引入神经网络，可以将问题域中的函数映射到神经网络的输入输出空间中，然后利用神经网络的快速计算能力来获取每个个体的适应度。
这样一来，遗传算法可以通过神经网络的帮助加速搜索过程，从而降低时间和资源的消耗。
此外，遗传算法和神经网络的结合还能够应用于更复杂的问题中。
在某些实际问题中，仅仅使用神经网络或遗传算法无法满足需求。
例如，在机器学习中，某些高维、非线性和多模态的问题往往难以通过单一的神经网络来解决；而传统遗传算法在解决此类问题时需要庞大的搜索空间和优化时间。
基于遗传算法的最优化问题求解研究
基于遗传算法的最优化问题求解研究随着计算机技术的不断发展和应用领域的不断拓展，最优化问题求解一直是一个备受关注和研究的领域。
在实际应用中，最优化问题求解可以帮助我们提高资源利用率、优化生产流程、提升经济效益等等。
而遗传算法作为一种强大的优化算法，在最优化问题求解中得到了广泛的应用。
一、遗传算法的基本原理和流程在介绍基于遗传算法的最优化问题求解前，我们需要先了解一下遗传算法的基本原理和流程。
遗传算法是一种模拟自然选择和自然遗传机制进行优化的算法。
其基本流程如下：1. 初始化种群：随机生成一定数量的初始个体，使用随机数生成器产生一组随机数来设置初始基因型。
2. 个体评价：将每个个体的基因型转换成表现型，并通过评价函数获得每个个体的适应度值。
3. 选择操作：根据适应度值选择优秀的个体，并对其进行遗传操作，如交叉、变异等。
4. 交叉操作：按一定的概率对被选择的个体进行交叉操作，将其基因片段互换。
5. 变异操作：按一定的概率对交叉后的个体进行变异操作，将其基因中的某些位点进行改变。
6. 新种群生成：经过一定数量的选择、交叉和变异操作后，产生新的一代种群。
7. 结束判断：对新种群的适应度进行评价，判断是否满足结束条件。
如果不满足，则回到第三步，继续进行选择、交叉和变异操作。
二、最优化问题求解的应用基于遗传算法的最优化问题求解可以应用于众多领域，如工程优化设计、金融投资决策、物流优化、人工智能等等。
工程优化设计方面，可以通过遗传算法对设计参数进行搜索和优化，降低成本并提高生产效率。
比如在某个水力发电站的设计中，可以使用遗传算法对机组的优化性能进行设计，提高电能利用率，降低发电成本。
金融投资决策方面，可以利用遗传算法对投资组合进行优化，并选择合适的投资策略。
在股票投资中，可以利用遗传算法对市场行情进行预测和分析，帮助投资者制定正确的投资策略。
物流优化方面，可以通过遗传算法对运输路径进行优化调整，减少成本，并提高运输效率。
发酵培养基的优化
文献综述发酵培养基的优化申请学位：学士学位院（系）：药学院专业：生物技术姓名：张永芳学号：114080107 指导老师：张小华（讲师）二O 一五年六月五日文献综述：发酵培养基的优化张永芳：114080107指导老师：刘向勇【摘要】：发酵，这一门悠久的技艺，在古今中外的生产生活与科学研究中扮演着不可或缺的角色。
在实验室发酵过程中,经常需要通过试验来寻找研究对象的变化规律,这些对象包括培养基的设计、工艺参数等;而这些变化规律的寻找就要通过科学的试验设计与数据分析来实现。
通过对规律的研究达到各种实用的目的,比如提高产量、降低消耗、提高产品质量等,特别对于新菌种、新产品的试验。
本文对发酵培养基优化的基本方向进行了综述,并比较了常用的试验设计与数据分析方法。
【关键词】：发酵、发酵培养基、优化、最优组合、响应面法优化【内容】：在工业化发酵生产中，发酵培养基的设计是十分重要的，因为培养基的成分对产物浓度、菌体生长都有重要的影响。
培养基优化，是指面对特定的微生物，通过实验手段配比和筛选找到一种最适合其生长及发酵的培养基，在原来的基础上提高发酵产物的产量，以期达到生产最大发酵产物的目的。
发酵培养基的优化在微生物产业化生产中举足轻重，是从实验室到工业生产的必要环节。
能否设计出一个好的发酵培养基，是一个发酵产品工业化成功中非常重要的一步。
目前，对培养基优化实验进行数学统计的方法很多，下面介绍几种目前应用较多的优化方法：响应曲面分析法:Box和Wilson提出了利用因子设计来优化微生物产物生产过程的全面方法，Box-Wilson方法即现在的响应曲面法（(Response Surface Methodolog，简称RSM）。
RSM是一种有效的统计技术，它是利用实验数据，通过建立数学模型来解决受多种因素影响的最优组合问题。
通过对RSM的研究表明，研究工作者和产品生产者可以在更广泛的范围内考虑因素的组合，以及对响应值的预测，而均比一次次的单因素分析方法更有效。
遗传算法在微生物发酵培养中的应用探讨
遗传算法在微生物发酵培养中的应用探讨遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决优化问题的算法。
在微生物发酵培养中，优化微生物培养条件以提高产量和质量是至关重要的问题。
遗传算法可以应用于微生物发酵培养中，以提高微生物产量和质量。
一、遗传算法的基本原理遗传算法基于自然界进化生物的原理，通过模拟进化过程，从一组随机生成的解出发，反复进行选择、交叉、变异等基因操作，从而逐步寻找最优解。
具体而言，遗传算法包括以下步骤：1、随机生成初始种群集合，即代表问题解的初始种群；2、对种群集合中的解进行适应度评价，用适应度值表示解的适应程度；3、按照适应度值抽取适应度高的解，进行选择操作；4、进行基因交叉操作，即将父代染色体中一部分基因与母代染色体中相应位置的基因进行交换，生成新的子代；5、进行变异操作，即在基因染色体中随机选择一些位点，以一定的概率对其进行变异操作；6、根据选择、交叉和变异操作，重新生成新的种群集合；7、判断终止条件，如达到预设迭代次数，或者找到满足条件的最优解。
随着生物技术的发展，微生物发酵培养已经成为一种常见的生产方式，广泛应用于食品、医药、化工和环保等领域。
微生物发酵培养需要通过控制培养条件来提高微生物产量和质量，以达到最优化效果。
然而，由于微生物的生产过程受到许多因素的影响，如温度、pH、营养成分、氧气含量等，导致微生物产量和质量的提高有时非常困难。
遗传算法可以应用于微生物发酵培养中，以寻找最优的培养条件。
遗传算法可以将微生物产量作为目标函数，在不同的温度、pH、营养成分、氧气含量等不同的培养条件下进行算法求解，找到最优解对应的培养条件。
此外，遗传算法还可以通过动态调整温度和pH 等参数来控制微生物发酵过程，以实现最大的微生物产量和质量。
遗传算法还可以用于优化微生物发酵的阶段性操作，如曲线拟合、重启操作、策略动态调整等，以获得最优的发酵效果。
1、高效性。
遗传算法可以同时处理多个解，且能够较快地找到最优解。
基于神经网络的多目标优化算法研究
基于神经网络的多目标优化算法研究近年来，神经网络技术在各个领域得到了广泛的应用。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，神经网络已经成为人工智能时代的核心技术之一。
在优化算法的研究中，如何利用神经网络的优势来实现多目标优化算法的高效性和鲁棒性是一个热门话题。
多目标优化问题往往存在着多个目标函数之间的相互影响，同时还有很多约束条件，因此求解这类问题需要一定的计算力和优化算法。
传统的多目标优化算法通常采用进化算法、遗传算法、粒子群算法等，这些算法通常需要对问题进行数百，甚至数千次的计算才能得到较好的结果。
但是，在解决复杂的问题时，这些算法的计算时间和结果精度难以满足要求。
为了解决这些问题，近年来，研究人员开始尝试利用神经网络技术来优化多目标优化算法。
基于神经网络的多目标优化算法是一种新型的方法，它可以帮助我们解决先前无法求解的多目标优化问题，同时也可以提高传统多目标优化算法的效率和精度。
基于神经网络的多目标优化算法基本思想是利用神经网络模型来建立目标函数之间的关系，从而将多个目标函数转化成一个统一的代价函数。
同时，为了保证约束条件的满足，可以将多个约束条件转化为代价函数的惩罚项，从而实现多目标优化问题的求解。
基于神经网络的多目标优化算法不仅可以提高求解速度和精度，还可以有效地解决精度损失和过拟合等问题。
基于神经网络的多目标优化算法有很多具体实现方法。
其中，最常用的方法就是利用BP神经网络模型来建立多个目标函数之间的关系，然后将模型训练得到的代价函数最小化，从而得到最优解。
此外，还可以利用卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习等技术来实现多目标优化问题的求解。
与传统多目标优化算法相比，基于神经网络的多目标优化算法具有以下优势：首先，基于神经网络的多目标优化算法可以利用神经网络的非线性映射能力，建立更为准确的模型，并将多个目标函数转化为一个代价函数，从而实现快速优化。
其次，基于神经网络的多目标优化算法可以避免因多个目标函数之间的相互影响而导致的互相制约问题。
神经网络算法优化研究
神经网络算法优化研究随着信息时代的发展，数据量的不断增加和复杂度的加大，人们需要更加高效的算法来处理数据，神经网络算法成为了热门的研究方向。
神经网络算法优化研究，就是通过优化神经网络算法，提高其处理数据的精度和效率。
本文将从神经网络算法的发展、优化技术、优化方法以及未来趋势四个方面介绍神经网络算法优化研究。
一、神经网络算法的发展神经网络是模拟人类神经系统的计算机系统。
在已有的数据集上，通过训练使其自主学习识别特征。
神经网络算法的原理是模拟人脑的神经元，通过大量的样本和不断的迭代训练，提取数据的各个特征，从而达到分类或者预测的目的。
二、神经网络算法优化技术神经网络算法优化技术主要包括正确的神经网络结构设计、合理的算法选择和优化算法的应用，其中神经网络结构设计是关键。
1. 神经网络结构设计神经网络结构设计可以分为前馈神经网络和循环神经网络两种结构。
前馈神经网络是最常见的结构，数据的传输是单向的，输出端只与输入端相连，没有回路；循环神经网络则是有回路的神经网络，能够实现短期记忆之类的功能，但相应的优化难度也较大。
2. 算法选择目前，常用的神经网络算法有BP（反向传播算法）、RBF（径向基核函数神经网络）和SVM（支持向量机）等。
BP算法是最常用的神经网络优化算法，其优点就是梯度下降算法可以快速找到一个全局最优值。
RBF神经网络借助径向基核函数，支持变换后的特征，能够更好地学习数据，但对高维数据不太友好。
SVM能够很好地处理高维数据，具有良好的泛化能力。
3. 优化算法的应用优化算法是神经网络算法中最为重要的一步。
目前常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
遗传算法和蚁群算法以及粒子群算法基于不同的奖惩制度，通过迭代寻找最优解。
优化算法的选择将直接决定神经网络算法的精度和处理效率。
三、神经网络算法的优化方法优化神经网络算法，需要从不同的角度考虑。
以下分别介绍几种常用的优化方法。
1. 学习率变化学习率变化是常见的优化方法，可以通过缩小学习率，使训练达到更优的结果，可以起到加速收敛和防止震荡的作用。
MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析
MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析神经网络和遗传算法是两种常用的智能优化方法，它们在不同领域的问题求解中发挥了重要作用。
而将这两种方法结合起来，可以进一步提升算法的性能和效果。
本文将介绍MATLAB中如何使用神经网络和遗传算法联合优化，并通过一个实例进行分析和验证。
首先，我们先来了解一下神经网络和遗传算法的基本原理。
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由多个神经元组成，通过学习调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的非线性映射和分类。
而遗传算法则是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断迭代和交叉变异的方式搜索最优解。
在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox和Global Optimization Toolbox分别实现神经网络和遗传算法的优化。
下面我们将以一个分类问题为例，演示如何使用这两种方法联合优化。
假设我们需要构建一个神经网络模型，对一个包含多个特征的数据集进行分类。
首先，我们可以使用Neural Network Toolbox搭建一个基本的神经网络结构。
通过设定输入层、隐层和输出层的神经元个数，以及选择合适的激活函数和损失函数，我们可以训练得到一个初步的神经网络模型。
然而，这个初步模型可能并不是最优的，它可能存在欠拟合或过拟合的问题。
为了进一步提升模型的性能，我们可以引入遗传算法进行优化。
具体做法是将神经网络的连接权重作为遗传算法的优化变量，通过遗传算法的搜索过程来调整权重，以寻找最优解。
在全局优化问题中，遗传算法能够避免陷入局部最优解，并且具有较好的鲁棒性。
在MATLAB中，Global Optimization Toolbox提供了ga函数来实现遗传算法的优化。
我们可以将神经网络的连接权重作为输入变量，定义一个适应度函数来评估神经网络模型的性能，然后通过调用ga函数进行优化求解。
在每次迭代中，遗传算法将根据适应度函数的评估结果来调整权重，直至找到最优解。
遗传算法与神经网络结合的优势分析
遗传算法与神经网络结合的优势分析在人工智能领域，遗传算法和神经网络都是两个重要的技术手段。
它们分别代表了进化算法和神经科学的思想，而将这两种技术结合起来，可以发挥出更强大的优势。
本文将对遗传算法与神经网络结合的优势进行分析。
首先，遗传算法和神经网络分别擅长于解决不同类型的问题。
遗传算法是一种基于进化思想的优化算法，通过模拟生物进化的过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步优化解决方案。
而神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过大量的神经元和连接权值，可以实现复杂的非线性映射和模式识别。
将遗传算法和神经网络结合起来，可以充分发挥它们各自的优势。
遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数，通过不断地进化和选择，找到最优的网络结构和权值。
而神经网络可以用于解决遗传算法中的复杂函数拟合和优化问题，通过网络的非线性映射能力，可以更好地逼近目标函数。
其次，遗传算法和神经网络结合可以提高问题求解的效率和准确性。
遗传算法具有全局搜索的能力，能够在解空间中进行广泛的搜索，找到全局最优解。
而神经网络则具有局部搜索和优化的能力，能够在解空间中进行局部的调整和优化，找到更精确的解。
通过将两者结合，可以充分利用全局搜索和局部优化的优势，提高求解问题的效率和准确性。
此外，遗传算法和神经网络结合还可以应用于复杂系统的建模和优化。
复杂系统往往包含大量的变量和参数，难以通过传统的建模方法进行描述和优化。
而遗传算法和神经网络可以通过对系统的输入和输出进行学习和优化，构建出准确的系统模型和优化方案。
通过这种方式，可以有效地解决复杂系统中的优化和控制问题。
最后，遗传算法和神经网络结合还可以应用于智能机器人和自动化系统的设计。
智能机器人和自动化系统需要具备学习和优化的能力，以适应不同的环境和任务。
通过将遗传算法和神经网络结合，可以实现机器人和系统的自主学习和优化，提高其适应性和智能性。
综上所述，遗传算法与神经网络的结合具有多方面的优势。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
随着社会经济的发展，城市换热站的建设越来越普遍，而如何进行控制成为一个关键问题。
近年来，基于神经网络和遗传算法的控制方法备受研究者关注，并在未来某些情况下将能成为一种重要的控制手段。
神经网络是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的数学模型，它由大量的互相连接的神经元组成。
基于神经网络的控制方法，便是在网络的训练过程中，使用大量的数据输入，通过神经元与神经元之间的连接和神经元之间的权重的调整，得到一个较好的控制方案。
而遗传算法则是基于生物进化理论而设计的一种优化算法。
它的工作原理是通过对问题空间的搜索和优化，找到目标问题的最优解。
通过适应度函数来对不同解进行评估，选出优先的解，通过不断的遗传变异，逐步迭代得到最优解。
基于神经网络和遗传算法相结合的换热站控制方法，其工作流程大致如下：首先，通过传感器获取进出水温度、流量、压力等参数的实时数据，再根据当前的数据及历史数据输入神经网络，得到一个输出结果；以此结果作为初步控制方案。
接下来，将初步控制方案作为种群，通过遗传算法进行交叉和变异，得到一批新的控制方案；并根据设定的适应度函数，对新的控制方案进行评估和选择。
如此循环迭代，直至得到最优方案。
市场数据表明，该控制方法在省电化意义上将持续发挥其优势，而在财务成本上也有所降低，具有极大的市场前景。
同时，如
要提高换热站的稳定性，减小在运行过程中出现的长时间波动，该控制方法的思想值得所有工程师的借鉴，激起研究者思考的空间很大。
综上所述，基于神经网络和遗传算法的控制方法具有巨大的优势和市场前景，并将在未来为城市换热站的稳定运行和高效控制上发挥关键作用。
基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法
第２ ７卷 第 １期
２０ ０
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＧｕｌ ｉｅ ｓｔ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ｉ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｉ ｙ Ｔ
Ｖ ｌ２ ｏ １ ｏ＿ ７ Ｎ ．
计法确 定 的训练样 本足 够大 的基础 上得 出 的 ，具有较 强 的可靠 性．
关键词 ：神经 网络 ；遗传 算法 ；结构 优化
中图分 类号 ：Ｔ １ ３ Ｐ８ 文献标 志码 ：Ａ
长 期 以来 ，人 们 在 结 构 优 化 设 计 中发 展 了许 传算法解决 了焊 接梁 的结构优化 问题 ；Ｈ ｊ ｅ ａｌ ｅ 多有效 的 算 法 … ，这 些 算 法 的一 个 主 要 特 点 是 需 等人利用遗传算法解决 了结构多准则优化设计 问
解 上述 优化 问题 ，包 括 如下过 程 ．
将神经网络与遗传算法结合进行结 构优化设
计 的基本思 想 为 ：
（ ）按 一 定 的概 率 密 度 遍 历 结 构 设 计 变 量 的 １ 整个 空间 ，选择 一 定 数 量 的样 本 点 ，并 对 上 述 样
（ ）一次性进行若干具有不同设计参数 的有 本 点 中的输 出值 按一 定 的 比例 因子进 行 归一化 ； １ （ ）输入样本集 ，设置神经 网络初始参数 ； ２ 限元分 析 ，得 到 结 构 设 计 参 数 与重 量 、位 移 、应
得往往要耗费大量的人力 与物力． 因此 ，寻求 更 当数量的染色体组成集 团，进行 大量的 目标 函数
为简便 有效 的结 构 优 化 设 计 方 法 一 直是 人 们 关 注 值 计算 ，就 结构 优 化 分 析 而 言 ，每 个 函数 值 的 获
的课题 ．
取 需要 进 行 一 次有 限 元 分 析 ，世 代 繁 殖 搜 索 优 化
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16卷5期2000年9月生 物 工 程 学 报Chinese Journal of Biotechnology Vol.16No.5Septemper 2000收稿日期:1999211202,修回日期:2000206211。
基金项目:国家自然科学基金项目(29776025)及福建省自然科学基金重点项目(C96068)资助。
基于神经网络和遗传算法的木糖醇发酵培养基优化研究3方柏山1 陈宏文2 谢晓兰2 万 宁2 梅余霞2 胡宗定11(天津大学化工学院 天津 300027) 2(华侨大学化工学院 泉州 362011)关键词 木糖醇发酵,培养基优化,人工神经网络,遗传算法中图分类号 Q819 文献标识码 A 文章编号1000230612(2000)0520648203 发酵过程机理复杂、影响因素众多。
菌种的生理生化特性及发酵的工艺确定之后,适宜的培养基配方成了发酵水平、原料成本高低的决定因素。
为了优化培养基配方,采用遗传算法是一种行之有效的方法。
遗传算法(G A )是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学说来实现随机、自适应、并行性全局搜索的一种无须数学模型的优化算法。
与其它搜索方法相比,G A 的优越性主要有:(1)在搜索过程中G A 不易陷入局部最优,即使所定义的目标函数非连续、不规则或伴有噪声,它也能以很大的概率找到全局最优解;(2)由于G A 固有的并行性,使得它非常适合于大规模并行分布处理;(3)由于G A 容易介入到已有的模型中并且具有可扩展性,因而它易于和别的技术如神经网络、模糊推理、混沌行为和人工生命等相结合,形成性能更优的问题求解方法。
最早报道应用G A 于培养基优化的是Freyer 等人[1]。
为了进一步提高培养基优化的效果及减少实验工作量,本文在我们应用G A 于木糖醇发酵培养基优化取得了较好结果的基础上[2,3],主要介绍我们如何运用人工神经网络(ANNs )对该系统进行模拟,然后交替使用G A 和ANNs ,在计算机上对该系统进一步优化,取得较好结果后,用摇瓶和发酵罐进行实验验证的研究结果。
1 材 料111 菌种莫格假丝酵母(Candida mogii A TCC 18364)源于美国Rockville ,MD.,4℃条件下用马铃薯2琼脂保存。
112 原料和试剂D 2木糖由福建漳州糖厂提供,木糖醇系美国SIGMA 公司产品,其它药品为常规。
113 培养基斜面培养基和种子培养基见文献[4]。
发酵培养基:所考察的木糖醇发酵培养基由7种成分组成,除了CaCl 2因含量较少固定为011g/L 外,其它6种成分的浓度按G A 所确定值配制,其取值范围如表1所示:表1 各参数取值范围YE PEP (NH 4)2SO 4(NH 4)2HPO 4KH 2PO 4MgSO 40.1～100.04～4.00.05～5.00.05～5.00.1～100.005～0.52 方 法211 培养方法2.1.1 种子培养:见参考文献[4]。
2.1.2 发酵:分别在摇瓶和发酵罐(Biostat B5,德国)中进行。
(1)将5mL (约3×109个/mL )种子悬浮液接入经G A和ANNs 优化所确定的220mL 的发酵培养基中,p H =5.0,30℃下培养96h ,摇床转速200r/min 。
(2)将55mL (约3×109个/mL )种子悬浮液接入经G A和ANNs 优化所确定的3L 发酵培养基中,搅拌转速为200r/min ,p H =5.0,温度T =30℃,通气量为2L/min 左右。
212 分析方法细胞含量用干重法。
木糖和木糖醇含量分别用对2溴苯胺试剂法和Nash 试剂法测定。
213 建模方法———ANNs以发酵培养基中的6种主要成分YE 、PEP 、(NH 4)2SO 4、(NH 4)2HPO 4、KH 2PO 4、MgSO 4的初始浓度为输入值,以发酵终止时的木糖醇浓度为输出值,从我们用G A 优化时所得到的40组实验数据中[3]取20组(见表2、3)作为学习样本,采用ANNs 法构建该系统的数学模型。
建模中采用BP 算法,神经元活化函数为Sigmoid 。
采用均匀设计法确定单或双隐层神经元数、学习速度和初始权矩阵[5]。
214 优化方法—G A2.4.1 编码和初始种群(初始培养基配方)的生成:为了提高寻优概率及保证一定的精度,取每个参数的子串长度l为6,则6个参数组合在一起所形成的染色体(即一个个体)长度L为36。
采用多参数二进制编码方式,每个组分可划分为64等分(26=64),即可构成一个6因素64水平的培养基优化系统。
此时各参数的等分值如表2所示:表2 各参数等分值YE PEP(NH4)2SO4(NH4)2HPO4KH2PO4MgSO40.20.080.10.10.20.01从编码所产生的64个个体中随机选择10个构成10组培养基配方。
2.4.2 适应度函数值(木糖醇浓度)的求解及转换:把10种实验方案输入到所构建的ANNs中进行预测,ANNs的输出即为G A相应的适应度函数值。
为了提高个体之间的竞争力,本文对适应度函数进行线性转换,即:f′=a f+b式中f和f′为转换前、后的适应度函数,a、b为系数。
a和b 须满足以下2个条件:1)转换后适应度平均值f′av要等于原适应度平均值f avg,即:f′av=f avg;2)转换后适应度函数最大值f′max等于原适应度平均值f avg的C倍,即:f′max=Cf avg,C为群体中最佳个体预期得到的复制数目,一般对于不太大的群体(n=50～100),C可在112～210之间取值(本文取C=112)。
由此得a=(C-1)3f avg/(f max-f avg)b=(f max-Cf avg)3f avg/(f max-f avg)2.4.3 评价适应度,择优繁殖、交叉、变异,产生新的种群:采用适应度比例法(即:个体的选择与适应度成比例)评价10个浓度值,挑选出优良个体作为父代进行繁殖。
随机配对后,每代个体之间通过单点交叉(交叉概率P c=016)交流各自的优秀基因及单点变异(变异概率P m=0105),产生新的基因型和种群。
2.4.4 评价新种群,检测进化速度和收敛性,判断进化成熟否,如不成熟,返回2.4.1。
如此反复,直至满足要求为止。
215 G A与ANNs的耦联本文所制定的G A与ANNs耦联的方式如图1所示。
图中,由G A产生的培养基配方在建模前和预测后用于实验(如图中字母e所示),有了模型后则用于预测(如图中字母p 所示)。
3 结果与讨论311 人工神经网络模型经试差研究所建立的人工神经网络的拓扑结构为6232 1。
用该模型模拟木糖醇发酵结果,其模拟值和实验值的吻合程度见图2。
图1 GA与ANNs耦联框图图2 木糖醇浓度的计算值与实测值 由图2可知,除个别点外,大部分木糖醇浓度的计算值与实测值的相对误差在10%范围内。
据此,只要已知培养基组成便可预估木糖醇浓度。
312 发酵培养基优化预测与检验交替使用遗传算法和人工神经网络模型直至得到满意的结果为止,共产生4代40组培养基配方,从中挑选具有代表性的培养基配方10组用摇瓶进行发酵实验,每组做2瓶,结果如图3所示。
线性回归木糖醇浓度的实测值P exp与模图3 实验值与预测值的比较9465期方柏山等:基于神经网络和遗传算法的木糖醇发酵培养基优化研究型预测值P nns得:P exp=20.3+0.319P nns (相关系数R=0.9222)可见,两者之间具有较好的相关性。
以初始木糖浓度为基准,与文献[3,4]单独使用G A优化培养基的前、后得率相比,得率分别提高了1510%和818%,培养基中各组分浓度也有较大幅度减低,详见表3。
表3 优化前后的培养基各组份浓度及木糖醇得率的比较Before opt.[4]Ref.[3]After opt. (NH4)2SO4(g/L) 5.0 4.59 3.92 (NH4)2HPO4(g/L) 5.0 1.050.36KH2PO4(g/L)10.00.45 1.95YE(g/L)10.0 3.72 6.59 PEP(g/L) 4.00.69 1.46 MgSO4(g/L)0.50.370.49 CaCl2(g/L)0.10.100.10Y ield(g xylitol/ginitial xylose)56.259.464.6313 木糖醇发酵以所得到的最佳培养基配方配制3L含木糖55188g/L 的发酵培养基,用5L发酵罐进行发酵,所得结果如图4所示。
图4 木糖醇发酵过程中木糖、木糖醇、细胞浓度的变化由图4可知,发酵时间t=150h时,木糖醇浓度为35134g/L,接近于相同培养基配方下摇瓶发酵所得的木糖醇浓度(36111g/L)。
由于木糖醇浓度达到35134g/L时仍未出现极值,继续发酵有望得到更高的木糖醇浓度。
314 结论在本文所研究的体系中,用人工神经网络模型描述发酵培养基与产物的关系,并由此模型预测产物浓度,用遗传算法优化培养基配方能够收到较好的效果。
它不仅能有效地提高产物浓度、显著地降低培养基成本,而且可大大减少繁琐的实验工作量及缩短研究周期。
这对其他发酵培养基配方的优化也具有指导意义。
参考文献[1] Freyer S T,Weuster2Botz D,Wandrey C.BioEng,1992,8(5+6):15～25[2] 方柏山.生物技术过程模型化与控制,广州:暨南大学出版社,1997,pp.379～385[3] 方柏山,陈宏文,胡宗定.化学反应工程与工艺,2000,(2):101～104[4] 陈宏文,方柏山,胡宗定.华侨大学学报,1998,19(4):416～419[5] 方柏山,Sirisansaneeyakul S.生物工程学报,1998,14(1):81～86The Medium Optimization of X ylitol Fermentation B ased onN eural N et w orks and G enetic AlgorithmsFAN G Bai2shan1 CHEN Hong2Wen2 XIE X iao2Lan2 WAN Ning2 MEI Yu2X ia2 HU Z ong2Ding11(College of Chemical Engineering,Tianjin U niversity,Tianjin 300027)2(College of Chemical Engineering,Huaqiao U niversity,Quanz hou 362011)Abstract Using genetic algorithms(G A)for medium optimization of xylitol fermentation,and coupling neural networks model for predicting xylitol concentration is introduced.The medium compose determinated by G A is as input data of the neural networks,while the output data predicted by neural networks is as suitable value of G A for predicting.The opti2 mum medium is further validated by experimentation.The good result,which save the experimental workload and charge, enhance the level of xylitol fermentation as well as reduced the medium consume is obtained.K ey w ords Xylitol fermentation,medium optimization,neural networks,genetic algorithms056生 物 工 程 学 报16卷。