王　祥　冯瑞梅,2　魏　珍　王华芳　范　瑾　武　鹏　张　洁　仇丽霞△



Logratio变换与偏最小二乘法在多目标混料均匀设计药物处方配比优化中的应用*

王祥1冯瑞梅1,2魏珍1王华芳1范瑾1武鹏1张洁1仇丽霞1△

【提要】目的研究logratio变换与偏最小二乘法在多目标混料均匀设计药物处方配比优化中的应用。方法对混料数据进行logratio变换之后，用偏最小二乘法进行建模，再用小生境遗传算法进行多目标寻优。结果小生境遗传算法所得相对最优方案：保湿剂、含湿量、胶黏剂、赋型剂、温度和时间分别为36.61%、5.14%、52.51%、5.74%、69℃和8h，与原文献结果相比，评价指标为初粘力15.50cm、持粘力14.52s、载药量6.49mg、剥离度45.58s，分别增加了1.84cm、3.38s、1.25mg、6.48s。结论将logratio变换和偏最小二乘法结合应用于混料均匀设计所得试验数据的模型构建中，并采用多目标遗传算法获得最佳配比和最佳工艺条件，理论是可行且合理的。

混料均匀设计logratio变换偏最小二乘法小生境遗传算法

均匀设计是由方开泰教授和王元教授于1978年共同提出的一种试验设计方案，与正交设计相比，去掉了整齐可比的要求，减少了试验次数，同时其试验效果较好，因而得到了广泛应用[1]。在均匀设计理论的基础上产生了混料均匀试验设计，是一种处方配比优化的试验方法，每个因素在试验中的贡献表示成其在处方中所占的配比，所有的因素总和为1，称为定和约束。在建模方面，定和约束造成数据存在共线性，此时建模效果并不理想，可能导致参数估计精度降低，错误剔除有用的自变量等不能忽略的危害[2]；……