6 遺傳算法與神經網絡
遺傳算法(genetic algorithms，GA)是一新型智能優化算法，由美國的Holland提出，是進化算法(evolutionary algorithms，EA)中的一種，是基於達爾文的進化論和孟德爾的遺傳學說，仿效生物的進化與遺傳，根據“生存競爭” 和“優勝劣汰”的原則，借助複製、交換、突變等操作，使所要解決的問題從初始解一步步逼近最優解，遺傳算法模擬生物遺傳和進化原理，在反複迭代的過程中，將適應度高的個體更多的遺傳到下一代，為確保在整個n維空間搜索最優解，群體由一定數量的個體組成，在遺傳的同時，個體在一定的概率下發生交叉互換，並在一定的概率下發生變異，所以，將在最終的群體中得到一個或若幹個優良的個體，其對應的表現型即為達到或接近問題的最優解，培養基配方優化的遺傳算法基本過程見圖 l，遺傳算法在整個可行域內進行隨機尋優，並對搜索空間的多個解進行評估，能有效防止搜索過程限於局部最優解，最終達到或逼近全局最優解。最早報道 GA應用於培養基優化的是 Freyer等，其後 Zuzek等也進行了嚐試，由於它在培養基優化方麵不需要建立數學模型確定各因素之間的相互影響，有目標函數值即可的優越性而受青睞。與其他傳統搜索方法相比，GA在搜索過程中不易陷入局部最優，即使所定義的目標函數非連續、不規則或伴有噪聲，它也能以很大的概率找到全局最優解，同時，由於GA 固有的並行性，使得它適合於大規模的並行分布處理，而且GA容易介入到已有的模型中並且具有可擴展性，易於和其他技術如神經網絡、模糊推理、混沌行為和人工生命等相結合，形成性能更優的問題求解方法∞。運用配方優化的遺傳算法所搜索出的決策因素最優區間，可以免饋到進一步的配方試驗中，有效地縮短確定優化配方的時間與減少試驗次數。神經網絡是一種“黑箱”模型，具有很強的非線性映射能力，可用於反 映非線性條件下，難以用常規的數學模型描述的問題[27]。遺傳算法以自然選擇和遺傳理論為基礎，將生物進化過程 中適者生存規則與群體內部染色體的隨機信息交換機製相結合的高效全局尋優搜索算法。神經網絡和遺傳算法的結合可 以通過引入非線性的模型來描述各因素問複雜的關係，並在遺傳算法的基礎上，通過全局尋優找出最佳值。羅劍飛等人利用神經網絡(ANN)和遺傳算法(GA)結合的優化方法優化了培養其組成，並獲得了最高“性價比”的培養基，通過發酵經濟學的初步統計發現，優化後的培養基比初始培養基，其“性價比”提高了27.36％。試驗表明，通過優化可以大大減少生產中的成本消耗。宋文軍等應用GA優化了L—Ile發酵培養基組成，並運用ANN技術對發酵過程進行建模並預測 ，取得了良好效果，實驗發現，在L—Ile 發酵的模擬和預測是一種快速方法。
7 模式識別
模式識別方法是從空間區域劃分和屬性類別判斷角度出發，處理多元數據的一種非函數方法。該方法用一組表示被研究對象特征的變量構成模式空間，按 “物以類聚”的觀點分析數據結構，劃分出具有特定屬性模式類別的空間聚集區域 ，並辨認每一個模式的類別。由計算機按模式識別原理處理數據信息，做出最優決策。熊明勇等人應用模式識別，以培養基組成構築模式空間，以黃色短杆菌 TV10為出發菌株，通過主成分分析(PCA)揭示模式空間的可視化區域，選擇優化點並逆推回到高維空間得到最優化培養基組成，結果表明，該菌株可積累一纈氨酸26.38 g／L，比初始值提高7.8％。
8 展望
微生物初級代謝產物和次級代謝的生物合成其發酵機理十分複雜，受很多因素的影響，如培養基組成、培養溫度、pH、發酵時間、菌種理化特性及發酵工藝等。適宜的培養基配方和合適的發酵條件成為產物生成量高低和原料利用率高低的決定因素。一般情況下，培養基組分繁多且各成分間還可能存在錯綜複雜的交互作用。因此，微生物培養基的組成優化就顯得十分重要和必要。培養基優化常規方法有單因素試驗法、正交設計試驗法及響應麵分析法，還有一些實踐應用相對較少的，如均勻設計法、二次回歸旋轉組合法、遺傳算法等。培養基優化方法的選擇，可以采取單一方法 ，也可以用幾種方法的組合，要根據實際情況合理選擇。培養基優化方法除本文中提到的常用培養基優化方法外，還有研究者不斷開拓新方法或采用不同方法交叉對培養基進行優化，如聚類分析方法等。筆者相信，隨著數理統計方法和優化技術的發展和應用，將來一定還會出現更適用、更方便、可行性更好的微生物培養基優化方法。
作者：肖懷秋，李玉珍
作者單位：湖南化工職業技術學 院應用化學係
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