【摘 要】
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目前对生化系统的优化已成为新兴代谢工程领域中一个重要的组成部分。为了获得生化系统的重要信息，人们需要优化生化系统，从而降低原材料消耗，提高产量，以促进生物产业发展。针对
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目前对生化系统的优化已成为新兴代谢工程领域中一个重要的组成部分。为了获得生化系统的重要信息，人们需要优化生化系统，从而降低原材料消耗，提高产量，以促进生物产业发展。针对一类生化系统的稳态优化问题，本文提出一种可求其最优解的新方法。论文的主要研究内容和获得的结果如下：1、针对一类生化系统的稳态优化问题，基于修正的迭代IOM(Indirect Optimization Method, IOM)方法，提出了一种可快速求其最优解的迭代优化算法。该算法继承了修正迭代IOM方法可用线性规划计算的优点，但每次迭代求解时不再计算S-系统的动力阶参数。2、为了说明本文算法的有效性，本文将其应用到两个生化系统的稳态优化问题中。数值实验结果表明，该算法可行且有效，与已有的修正迭代IOM方法相比，本文提出的算法不仅可以收敛到生化系统的最优解，而且具有计算成本低的优点。
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