在医药学研究领域存在很多药物配方配比的问题。混料试验设计,就是优化分析混料的特性与混料成分之间的关系,从而得到最佳配比。每个混料成分都必须表示成百分比,且其总和为1。在此混料约束条件下,如何进行混料试验设计,如何确定最优配方、配比及工艺因素,以达到降低成本、提高效益的目的,是混料试验优化研究的一个重要问题。混料设计常采用高图法但其存在主观性,限制了它在医药学研究领域的应用。遗传算法是一种全局随机搜索与优化算法,可有效地避免局部优化。在对有混料约束条件的混料设计寻优方法中,遗传算法表现出比传统方法更大的优势。本课题系统地介绍混料比率、乘积混料设计及遗传算法,为混料试验设计的医药学配方配比优化问题奠定基础,并提供可行的方案。第一部分混料试验设计的概述。介绍了混料比率及乘积混料设计原理方法。混料比率设计是在p因素混料问题中,p个混料因素之和为1,其中某一个因素是不能独立变化的,若将p个混料因素的百分比转变成(p-1)个比率因子,那么各比率因子均不再受混料约束条件限制进而可采用正交设计等。而乘积混料设计用于混料问题中含有不同于混料因素的另一种类型因素时,通常是将混料因素的单纯形重心或单纯形格子设计与另一类因素的二水平因素设计相乘构造的实验方案。第二部分含混料约束的遗传算法。介绍了遗传算法及向量评估遗传算法的原理,通过遗传算法优化含有混料约束的混料问题。第三部分遗传算法优化混料试验设计的效果评价。分别采用二阶偏导法、等高线法、遗传算法进行寻优。二阶偏导法所求得的极大值解不在约束范围内；等高线法能直观地看到测试函数解的分布,但不能给出精确的最优解；遗传算法能够给出在约束范围内的精确的最优解,优化效果理想。第四部分基于遗传算法的混料设计最佳配方配比优化的探索性研究。混料比率设计：(1)对碱矿渣高钙粉煤灰混凝土的混料比率设计采用向量评估遗传算法多目标优化,得到新型配料的最优配比为：矿渣为41.95%,粉煤灰为27.97%,水为15.38%,水玻璃为12.58%,氢氧化钠为2.09%,在此条件下得到的三天和二十八天胶砂的抗压强度达到了32.16Pa、63.93Pa,比原文等高图法的最优值分别提高了12.44%、7.98%；(2)对大豆酶法制油的复合酶的混料比率设计的模拟试验采用遗传算法优化,得到复合酶的三种成分的最优配比为：纤维素酶为11.37%,果胶酶为62.34%,蛋白酶为26.29%,在此条件下得到的油脂的理提取率为77.24%,比原文中得到的油脂的提取率的最优值提高了4.72%。乘积混料设计：对钛基板上的涂层溶液中金属氧化物乘积混料设计采用遗传算法优化,得到三种金属氧化物的最优配比为：氧化铷52.4%,氧化锡47.6%,无氧化钛,煅烧温度为500℃,焊条使用寿命达到最高达到32.6h,比等高线法得到的最优值略高。综上所述,遗传算法可以用于含有约束条件的混料比率、乘积混料设计配方配比的问题,提供合理的方案,为下一步在医药学的研究奠定坚实的基础。