遗传算法用于液相色谱分离条件的优化

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在参考传统的优化方法的基础上 ,将遗传算法用于等度反相色谱多元流动相分离条件的优化。详细介绍了基于线杂交和面变异的遗传算法的原理及其用于液相色谱分离条件优化的过程。将此法用于 9种小肽的反相离子对色谱分离条件的优化 ,经过 3次寻优操作 ,确定了最佳分离条件 ,实验保留值与预测值的平均相对偏差为0 75 % ,优化结果比较理想。 Based on the traditional optimization methods, the genetic algorithm is used to optimize the separation conditions of the mobile phase in isocratic reversed-phase chromatography. The principle of genetic algorithm based on line hybridization and surface mutation is introduced in detail and its application to the optimization of liquid chromatography separation conditions is introduced. This method was applied to optimize the conditions for the separation of nine small peptides by reversed-phase ion-pair chromatography. After three optimization operations, the optimal separation conditions were determined. The average relative deviation between the experimental retention and the predicted value was 0.75% The result is ideal.
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