應用神經網絡-遺傳算法優化青蒿油環糊精包合物制備工藝

張紀興，周玉平，陳小堅，招翠微*

(1.廣東藥學院，廣東廣州510006;2.廣州固志醫藥科技有限公司，廣東廣州510663)

青蒿油是菊科植物黃花蒿Artemisia annua L.的地上部分經蒸餾提取得到的淡黃綠色揮發油［1］，具有消炎、滅菌、愈合潰瘍、溶解膽結石等作用，也廣泛應用于香料、香精和化妝品中［2］，但具有刺激性氣味，水溶性差，易揮發，性質不穩定，因此，本研究采用β-環糊精對其進行包合，以降低其揮發性，增加穩定性，改善溶解性能。

本研究采用均勻設計法進行實驗設計獲取原始數據，然后利用BP人工神經網絡建模結合遺傳算法尋優，進行青蒿油環糊精包合物制備工藝優化，具體過程報道如下。

1 儀器與試藥

JA203N電子天平(上海精密科學儀器有限公司);HH-4數顯恒溫水浴鍋(常州澳華儀器儀器有限公司);RW20DZM.n IKA LABORTECHNK(電動攪拌器，IKA?Works Guangzhou，廣州)。

青蒿油(廣州固志醫藥有限有限公司提供);β-環糊精(天津博迪化工有限公司，批號20080111);其它試劑均為分析純。

2 方法與結果

2.1 包合物的制備準確稱取處方量的β-環糊精，加適量蒸餾水，制成飽和溶液后，加熱至一定溫度溶解，然后緩緩加入一定量青蒿油(青蒿油用等量乙醇稀釋)，按照規定速度恒溫攪拌至規定時間，置于冰箱內(＜4℃)冷卻24 h，過濾，用適量石油醚洗滌，抽干，40℃以下干燥，即得。

2.2 包合物收率、油利用率的測定計算將包合物適量置500 mL圓底燒瓶中，加10倍量蒸餾水，按2010年版《中國藥典》(一部)附錄ⅩD方法中甲法測定包合物中的實際含油量，計算包合物收率(y1)和油利用率(y2)［3］。

包合物收率(%)=包合物質量(g)/(β－CD量(g)+揮發油加入量(g))×100%

油利用率(%)=包合物含油量(mL)/揮發油加入量(mL)×100%

2.3 實驗設計和結果預實驗表明，影響青蒿油環糊精包合物收率以及油利用率的主要因素為:β-CD與揮發油的比例(X1)、包合溫度(X2/℃)、包合時間(X3/min)和攪拌速度［X4/(r/min)］。因此，本研究采用U11(1110)均勻設計實驗表安排4因素5水平的實驗，實驗安排見表1。

表1 均勻設計實驗安排及結果

包合物收率、油利用率是衡量包合效果的指標，油利用率越高，包合效果越好，包合物產率在大生產中也有重要意義，因此選用二者進行綜合考察，對于越大越好的效應評分:dmax=(yi－ymin)/(ymax－ymin)，兩指標權重系數各取0.5，對其進行綜合評分(OD)，OD=0.5d產率+0.5d含油量，結果見表1。

2.4 神經網絡建模

2.4.1 BP人工神經網絡模型的建立人工神經網絡技術，是以實驗數據為基礎，經過有限次迭代計算而獲得的一個反映實驗數據內在規律的數學模型，因此它特別適合于研究復雜非線性系統的特性。BP人工神經網絡是最具代表性的誤差反向傳播的多層前饋式網絡，網絡除輸入、輸出節點外，有一層或多層隱層節點，同層節點間沒有任何耦合［4］。已經證明具有三層結構(只有1個隱含層)的BP網絡能夠逼近任何有理函數，并且單隱層BP網絡的非線性映射能力較強［5］，因此，本試驗采用三層BP人工神經網絡建模以逼近存在于實驗數據間的函數關系(見圖1)。

圖1 含一個隱含層的BP神經網絡模型結構示意圖

2.4.2 訓練和檢驗樣本采集和選擇采用U11(1110)均勻設計實驗表安排實驗，得到10個基本樣本數據如表1所示。但是為了獲得可信的神經網絡，需要大量樣本數據進行訓練，為此引入了虛擬樣本［6］。即在實際的生產實驗過程中，由于原料、操作條件、測量儀器本身等的限制，各輸入變量的值和實際值必然會有微小的誤差，這種誤差是正常的，不可避免的，那么在此誤差范圍內的輸入值應該對應相同的輸出值。這樣，對網絡的輸入分別按±Δi，i=1，2，3，4波動，進行搭配。這樣，每個實際輸入樣本就可以產生24個虛擬樣本，10個基本實驗樣本數據可以產生10×24個虛擬樣本。根據正交試驗設計的原則，10×24個虛擬樣本沒有必要全部參與訓練。采用L8(27)正交設計實驗表，只需對每一個實際樣本產生8個虛擬樣本就可以代表全部24個虛擬樣本。如表2為Δi取0.2%，第1個實際樣本產生的8個虛擬樣本。

表2 第1個實際樣本產生的8個虛擬樣本

這樣，本研究的10個實際實驗樣本加上各自的虛擬樣本，使參加神經網絡訓練和檢驗的樣本達到90個，加大了訓練樣本空間的樣本密度，強化了訓練過程中的記憶效果，致使在實際樣本的附近區域不會產生大的波動。

對于一定數量的樣本，隨機選取若干訓練樣本和檢驗樣本，網絡訓練檢測結果往往不理想。根據影響因素的分析，假設p=［k|max(xi)k或k|max(yi)k，k=1，2，…，np］和q=［k|min(xj)k或k|min(yj)k，k=1，2，…，np］其中，i=1，2，…，nin，j=1，2，…，nout。

若記p和q的并集為:S=p∪q={k:(k∈p)∨(k∈q)}，那么，檢驗樣本k應該滿足:k?S，這樣，就可以保證檢驗樣本的子空間包容于訓練樣本的子空間之內，避免了外推現象。

2.4.3 網絡訓練和預測根據上述選取訓練樣本和檢驗樣本的方法，在采集的樣本中，避開綜合評分最高和最低的第4組、第6組實驗樣本和虛擬樣本，在其余8組中任選各組的2個樣本，共計16個樣本作為人工神經網絡的檢驗樣本，其余則作為人工神經網絡的訓練樣本，運行MATLAB軟件程序，進行人工神經網絡的訓練和預測。其中，設定BP人工神經網絡訓練循環次數net.trainParam.epochs為100，訓練誤差目標net.trainParam.goal為0.000 000 4，學習率net.trainParam.Ir為0.1，訓練過程和結果見圖2。可見，經過11次訓練后，網絡誤差達到了設定的最小值。

圖2 BP人工神經網絡的訓練過程

網絡訓練完畢后，以檢驗樣本檢驗訓練效果，結果見圖3，可以看出，BP人工神經網絡的預測輸出與測試值非常接近。

圖3 BP人工神經網絡的預測輸出

圖4為網絡預測誤差結果，從圖中可以看出，網絡預測誤差小于0.01%，表明用BP人工神經網絡建立了準確的描述青蒿油環糊精包合物制備工藝參數與其評價指標之間關系的模型。

圖4 BP人工神經網絡預測誤差

2.5 遺傳算法優化工藝參數由于人工神經網絡建立的是黑箱模型，無法用數學方法求最優解，而遺傳算法尋優無需目標函數具備明確的數學表達式，所以可以用來進行優化計算，其思路如下:(1)編碼，隨機產生1個初始種群;(2)解碼，將編碼后的個體轉換成問題空間的決策變量，并求得個體的適應值;(3)按照個體適應值的大小，從種群中選出適應值較大的一些個體構成交配池;(4)由交叉和變異這2個遺傳算子對交配池中的個體進行操作，并形成新一代的種群;(5)反復執行上述第(2)～(4)個步驟，直至滿足收斂判據為止［7-8］。

本研究應用MATLAB軟件，將人工神經網絡建模和遺傳算法結合進行青蒿油環糊精包合物的制備工藝優化，遺傳算法尋優過程中，取最大進化代數maxgen為500，種群大小sizepop為5，交叉概率pcross為0.6，變異概率pmutation為0.1，在這些參數下運行MATLAB軟件程序，得到每代種群最優適應度和平均適應度及其變化結果，如圖5所示。

圖5 遺傳算法尋優軌跡適應度變化曲線

從圖5可以看出，隨著進化代數增加，種群的平均適應度和最優適應度均呈現曲折上升的趨勢。最后，平均適應度向最優適應度方向靠攏，種群平均適應度趨于平穩狀態，表明群體中對應于最大適應度的個體已經達到該優化算法的最優解，優化結果是:β-CD與揮發油的比例、包合溫度、包合時間、攪拌速度分別為7.895 7、50.568 3、149.273 4、534.347 6 r/min。參照優化參數計算結果，實驗選擇β-CD與揮發油的比例為8∶1、包合操作溫度為50℃、包合時間為150 min、攪拌速度為550 r/min。制備3批青蒿油環糊精包合物，測得其平均包合物油利用率和收率分別為79.61%和86.63%(n=3)，結果優于此前任一均勻實驗設計的樣本數據，說明采用BP人工神經網絡建模和遺傳算法尋優的可行性。

2.6 回歸分析法優選結果的比較本研究均勻實驗設計的結果采用傳統的回歸分析，即運用多項式方程，通過多元逐步回歸，所得的數學模型方程為:OD=0.149 3+2.962 4－5.606 6－7.477 8X1X4+3.904 4X2X4－5.136 5X3X4，R Square=0.994 5，Significance F=0.000 1。再通過規劃求解，可獲得最優化方法的解:X1=5.71、X2=55、X3=150、X4=847，OD=1.218 3±0.026 4。

按照該優化條件(β-CD與揮發油的比例為20∶3.5、包合操作溫度為55℃、包合時間為150 min、攪拌速度為850 r/min)制備3批青蒿油環糊精包合物，測得其平均包合物油利用率和收率分別為72.09%和85.33%(n=3)。可見，本實驗的均勻設計回歸分析優選結果，與人工神經網絡結合遺傳算法的優化結果基本吻合。

3 討論

青蒿油制備成環糊精包合物，使得液體青蒿油粉末化，防止青蒿油揮發，提高其穩定性的同時，亦便于制成片劑、顆粒劑等多種劑型，對生產和臨床應用具有一定的參考價值。

本研究將工藝參數與評價指標之間的關系，利用BP人工神經網絡建立相應的模型，BP人工神經網絡訓練后網絡預測值與實驗值相對誤差很小，模型非常準確，這是傳統的數學優化方法無法達到的。但是，從優化數據和驗證結果來看，人工神經網絡結合遺傳算法與傳統均勻實驗設計回歸分析方法相比，在本研究前者的應用并沒有充分體現其優勢。可能是因為本研究僅為四因素多水平的實驗，二者的差距要在更多因素及水平的復雜非線性實驗模型關系中才能體現出來。

另外，均勻實驗設計結合非線性回歸，雖然可以揭示多因素多水平之間的規律，但其依賴于具體的非線性方程的選擇和解析，模型擬合往往不甚理想，此時就難以優化出較為準確的點及區域。而人工神經網絡建模結合遺傳算法尋優，無需目標函數具備明確的數學表達式，并且模型的建立與尋優的過程都可以利用數據可視化技術以直觀的圖形展現出來，模型的建立與優化過程一目了然，這就為解決多維非線性系統的優化問題提供了另一個嶄新而有效的途徑。

可見，作為解決制劑生產實踐過程中存在的更加復雜的多維非線性系統優化問題的一種途徑，BP人工神經網絡建模結合遺傳算法尋優無疑是值得進一步深入研究和探討應用的。

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