复方药物剂量配比多目标优化的方法学研究*

2012-08-15盖玉权张宇燕吴宪彬万海同

网络安全与数据管理 2012年7期

盖玉权，何昱，张宇燕，吴宪彬，万海同

（1.浙江中医药大学，浙江杭州 310053；2.浙江万里学院，浙江宁波 315101）

实际优化问题大多数是多目标优化问题MOP（Multi-Objective optimization Problems），多目标优化问题最主要的特点是目标间的矛盾性和不可共度性，即一个目标的改善可能会使得另一个目标值变劣，目标间一般没有统一的度量标准，因而不能直接比较[1]。多目标问题的最优解是一组最优解的集合，称为非劣解集，即Pareto解集。

药物研究中的许多问题都是多目标优化问题。例如，在药物的药效评价研究中，如何确定最佳方案，以使各治疗效应目标都处于较好水平并且副作用相对最小等。这样的多目标评价问题在中药制剂、生产工艺、药理和药效中比比皆是。在中药复方药物的研究中，中药复方的量效关系具有非线性特征，不同剂量的组方药效可能存在着差异，且中药药效具有多途径、多靶点特征[2]，选取不同的药效指标及指标权重，复方组分配比及组分间相互作用机制也不同，因而有必要寻找能够提升复方疗效、使多个药效指标达到综合最优的药味剂量。本研究以苓桂术甘汤为例，采用遗传算法优化支持向量机建立量效关系多目标优化模型，基于非支配排序遗传算法进行模型求解，得出一组分配均匀的Paeto解，熵权法结合专家经验确定指标组合权重，依据逼近于理想解的多属性决策技术（TOPSIS）对 Pareto方案排序并择优。