[发明专利]一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法

权利要求书

1.一种高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，其特征在于：所述数字微流控生物芯片测试路径优化方法包括：

步骤一，定义测试芯片的阵列单元为顶点，相邻顶点用边连接，将测试芯片变换为无向连通图，完成测试模型构建；对无向连通图中的每一条边分配一个不同的小数，用于表征边的优先级等级；

步骤二，定义优先级策略作为路径选择策略，利用所述优先级策略生成一条遍历边的路径为测试路径，测试路径为遍历边所依次走过的顶点集合；

步骤三，对步骤二的测试路径，利用遗传算法优化测试路径；

优先级策略包括离线测试优先级策略以及在线测试优先级策略；

离线测试优先级策略为：

步骤A，若测试液滴所在顶点存在未遍历的相邻边，则选择优先级等级最高的边所对应的顶点作为下一个搜索顶点；

步骤B，若相邻边均已遍历，则根据Floyd算法确定测试液滴至测试模型中未测试边的最短路径，引导测试液滴沿着所述最短路径移动，完成测试液滴选择到未遍历边距离最近的顶点作为下一个搜索点；

所述在线测试优先级策略为：

步骤a，定义约束条件，当测试液滴的邻接顶点满足约束条件为存在有效邻接点，判断有效邻接点数量，若有效邻接点数量为0则执行步骤d；否则测试液滴不回退，执行步骤b；

步骤b，若有效邻接点数量为1，则选择该顶点为下一时刻要经过的顶点；若有效邻接点数量为2以上，则判断未遍历的邻接边的数量；

步骤c，若未遍历的邻接边数量为0，则根据Floyd算法选择距离未遍历边最近的有效邻接点作为下一时刻要经过的顶点；若未遍历的邻接边数量为1，则选择所述邻接边对应的顶点；若未遍历的邻接边数量大于1，则选择优先级等级最高的边所对应的顶点作为下一个要经过的顶点；

步骤d，若有效邻接点数量为0，则需使回退标记back_flag＝1，并执行步骤e；

步骤e，在当前顶点的前一个顶点的有效邻接点中，删除当前顶点，即删除不满足约束条件的邻接点；删除当前顶点对应边的标记，当前顶点所在边的标记edge_flag减1；将时间指针由t时刻回退至t-1时刻，指向了当前顶点的前一个顶点。

2.权利要求1所述的高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，其特征在于：约束条件为静态约束与动态约束；

静态约束为液滴不能直接相邻或对角相邻：

动态约束为液滴在当时所处位置与另一液滴在上一时刻及下一时刻所处位置均不能相邻。

3.根据权利要求1所述的高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，其特征在于：测试模型构建还包括增加额外的虚拟边，将度数为奇数的顶点转换成度数为偶数的顶点，将无向连通图转换为欧拉回路图。

4.根据权利要求1所述的高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，其特征在于：步骤二包括：

基于离线测试优先级策略生成离线测试路径：

步骤2.1，指定无向连通图中的一个顶点作为搜索起始点；

步骤2.2，根据离线测试优先级策略，判断该顶点的所有相邻边是否已遍历，确定下一个要经过的邻接顶点；

步骤2.3，不断重复步骤2.2，直到所有边均已遍历，记录依次经过的顶点作为无向连通图遍历边的一个可行解，获得离线测试的一条测试路径；

基于在线测试优先级策略生成在线测试路径：

步骤2.4，指定一个满足约束条件的顶点作为搜索起始点，并将满足下一时刻约束条件的邻接顶点标记为有效邻接点；

步骤2.5，根据在线测试优先级策略，判断当前顶点的邻接顶点是否满足下一时刻的约束条件，选择下一时刻要经过的顶点或执行回退操作；

步骤2.6，不断重复第2.5个步骤，直到遍历所有边，记录依次经过的顶点作为在线测试的一条测试路径。

5.根据权利要求1所述的高效的数字微流控生物芯片测试路径优化方法，其特征在于：步骤三包括：

步骤3.1，对遗传算法进行初始化设置，设置遗传算法迭代总次数N_IT，群体大小N_PS，染色体长度L_C，交叉概率p_c以及变异概率p_m；

步骤3.2，根据所述群体大小和染色体长度，生成初始群体；

步骤3.3，根据所述优先级策略求解测试路径，计算出各路径长度并求出局部最优解；

步骤3.4，计算出适应度函数值

步骤3.5，计算出选择概率

步骤3.6，根据轮盘赌方式与精英保留策略对群体进行选择；

步骤3.7，根据交叉概率对群体进行交叉操作；

步骤3.8，根据变异概率进行变异操作；

步骤3.9，重复步骤3.3至步骤3.8，直到迭代次数完成为止。