GMA型生物化学系统的多目标稳态优化

发布时间：2020-04-18 23:22

【摘要】：随着科学技术的迅速发展,生物化学系统在经济和生活中的地位也越来越重要。但是生物化学系统具有非线性、时变性和不确定性等特点,对其进行优化是比较困难的,因此需要研究人员对生物化学系统进行优化。本文主要研究GMA(广义质量作用,Generalized Mass Action)型生物化学系统的多目标稳态优化问题。针对这一问题,构建了与其系统特点相适应的双目标和三目标优化模型,并提出算法对其进行求解。论文研究的主要内容和取得的主要结果如下:1.针对GMA型生物化学系统,考虑目的产物的最大产率和代谢物的最小浓度之和,给出了双目标稳态优化模型,基于加权和方法与NBI(Normal Boundary Intersection)方法设计了求解算法对其进行求解。最后对获得的所有双目标优化问题的Pareto最优解集及Pareto前沿进行分析与讨论,可以为实现GMA型生物化学系统的多目标稳态优化提供指导。2.针对GMA型生物化学系统,考虑目的产物的最大产率、代谢物的最小浓度之和以及酶的最小浓度之和,给出了三目标稳态优化模型,基于加权和方法与NBI方法设计了求解算法对其进行求解。最后对获得的所有三目标优化问题的Pareto最优解集及Pareto前沿进行分析与讨论,可以为实现GMA型生物化学系统的多目标稳态优化提供指导。
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：Q50;O221

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本文编号：2632655