[发明专利]基于基因调节快速模拟退火算法

摘要

本发明涉及一种基于基因调节快速模拟退火算法，所述算法解决了甘油微生物发酵控制问题，函数x(t)设定为在时刻的甘油微生物发酵控制要素的浓度，本算法不需要求目标函数的偏导数就可以找到一个全局最优解，并且易于加入约束条件，本算法弱化了计算结果好坏与初始点选取的相关性，同时也避免了算法在局部最优解无解的情况。本发明利用连续发酵系统的近似稳定性、细胞内外物质浓度相对误差以及细胞内物质浓度的生物鲁棒性等为主要约束条件，构造了优化控制问题的计算方法。

主权项

1.基于基因调节快速模拟退火算法，所述算法解决甘油微生物发酵控制问题，函数x(t)设定为在t处的甘油微生物发酵控制要素的浓度：即，x(t)＝(x₁(t),x₂(t),…,x₁₄(t))，令I_N＝{1,2,…,N},N为试验次数，W为路径集，W为路径数，t为反应时间，t∈[0,T],T∈R⁺，D_c为第c次试验的甘油稀释速率，在37℃,PH＝7厌氧条件下，状态向量x的各个分量控制在所述状态向量x的下界和上界规定的范围内，所述状态向量x的下界和上界为：x*＝(0.0001,0.01,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)T,x^*＝(10,2039,939.5,1026,360.9,2039,200,939.5,30,30,30,30,30,30)^T,则可行集表示为同时，系统参数u的可行集为：对给定的k∈IW,j∈IN,记细胞外近似稳态浓度为x(ts；x0,uk,j,wk),i∈I3，令yj(i),i∈I3为第j次试验测得的细胞外前三种物质达到稳态时的浓度，细胞外物质的试验数值与计算数据的相对误差为：细胞内物质的鲁棒性：其中U是u的扰动空间，u'∈Bσ(u),σ＞0为关于u的邻域球的半径，φ(u'‑u)为关于(u'‑u)∈U的概率密度函数，建立的目标函数如下：J(u,j,k)＝τ1SSD(u,j,k)+τ2MSD(u,j,k),τ1,τ2是权重系数，是为了均衡相对误差与鲁棒性的重要性，ξ是一个大于零的足够小的常数，利用控制模型||f(x,uk,j,wk)||≤ξ,u(j,k)∈U(x0,j,k),wk∈W在本算法中，以opt组合字母为标记的所有变量表示为已处理的变量，包括变量kopt，Jopt，uopt或upopt，同样，以current和next组合字母为标记的变量分别表示为当前变量和下一个变量，以上所有变量代表的具体物理含义不变，其特征是：构造的快速模拟退火算法主要步骤如下：Step 1：为算法分配n_p个处理器，粒子总数为P_size，那么每个处理器中的粒子数为在根处理器中录入如下初始数据：Step 1.1，录入已知数据u*,u*,x*,x*,T0,Tf,ε,N以及各个已知参数；Step 1.2，录入路径集W，Step 1.3，录入试验数据DC,yj(i),i∈I3；Step 1.4，置k＝1,dt＝1,T＝T0；Step 1.5，取λ为0与1之间的随机数，令J^opt＝J(u^opt,j,k),k^opt＝k；Step 2：将根处理器中的数据播报MPI_Bcast到各个子处理器中；Step 3：在每个子处理器上执行如下过程：Step 3.1，从U_ad中随机产生个粒子，每个粒子的编号即为计算每个粒子对应的目标函数值Step 3.2，若n＞N,则转入Step 4.2，否则，取计算与若ΔJ＜0或者则否则不变；Step 4：播报子处理器上的到根处理器中，再执行如下步骤：Step 4.1，计算Step 4.2，若Tf＞T,则转入下一步，否则T＝Tδdt,δ是0与1之间的随机数，转至step 1.5；Ste_p 4.3，若则否则进入下一步；Step 4.4，若k＞|W|,则转入下一步，否则k＝k+1,转入step 3。