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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明公开了一种基于雪消融算法的中药一致性混批投料方法，以质量平方差最小、绝对平方差最小和成本最低为优化目标，而后采用后雪消融算法对多个目标函数进行优化，适用于中药勾兑的繁杂情况下的调配比求解能提高中药混批勾兑比效率，实现与标准药品的有效成分差距最小，与标准药品相似度高的勾兑调配，能够在宏观性和绝对含量上对重要质量进行控制。
主权项：1.一种基于雪消融算法的中药一致性混批投料方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：构建优化目标函数以质量平方差最小、绝对平方差最小和成本最低为优化目标函数： 其中：f1、f2和f3分别为质量平方差目标函数、绝对平方差目标函数和成本目标函数；Cmi表示混合药品的第i个峰面积；Csi表示标准药品的第i个峰面积；r表示峰面积的数量；pj表示第j批药材成本；xj表示第j批药材的调配系数；t表示药材批次数量；步骤二：以雪消融算法对目标函数求解21采用混沌策略初始化种群，将个体位置映射为质量平方差、绝对平方差和成本；22计算个体位置对应的目标函数值，计算多目标帕雷托解；23基于帕雷托解进行非支配排序，记录支配等级低的个体位置；24将种群随机划分为两个子种群，两个子种群中的个体数量相等；且两个子种群中，其中一个子种群执行探索策略并更新个体位置；另一个子种群执行开发策略并更新个体位置；25采用莱维飞行策略对两个子种群中的个体位置进行再次更新；26计算个体位置对应的目标函数值，计算多目标帕雷托解；27基于帕雷托解进行非支配排序，记录支配等级低的个体位置；28判断当前最优解是否优于历史最优解：若是，则以当前最优解替换历史最优解；若否，则保持历史最优解不变；29判断当前迭代次数k是否小于设定的最大迭代次数K：若是，则令k＝k+1，执行步骤24；若否，则执行步骤30；30以最优解个体位置映射得到质量平方差、绝对平方差和成本的目标函数值，并得到各批次药材的调配比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 基于雪消融算法的中药一致性混批投料方法
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