提高菌落優(yōu)選儀性能的關(guān)鍵技術(shù)研究

吳劍峰

摘要：隨著生物技術(shù)工業(yè)化的發(fā)展，在菌落篩選環(huán)節(jié)上，傳統(tǒng)的人工手動篩選已經(jīng)逐漸被自動篩選所替代，菌落優(yōu)選儀的主要功能便是在菌落篩選的過程中智能識別、優(yōu)選菌落。該文主要研究了菌落優(yōu)選儀探針模塊挑選菌落的行程優(yōu)化問題，對優(yōu)選儀的挑選過程建立數(shù)據(jù)模型，將貪心算法運用到優(yōu)選儀的探針行程優(yōu)化中，最后通過與未進行優(yōu)化、遺傳優(yōu)化的優(yōu)化效果進行分析，驗證貪心算法優(yōu)化對菌落優(yōu)選儀探針行程的有效性。

關(guān)鍵詞：行程優(yōu)化；貪心算法；菌落優(yōu)選儀

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）07-0190-02

目前國外已經(jīng)有研發(fā)機構(gòu)和公司對菌落挑選儀進行開發(fā)和生產(chǎn)[1]，并且挑選速度可以達到一臺每天十幾萬個菌落，相較于國外，國內(nèi)在菌落篩選方面僅僅剛剛起步，還是處于理論方面的研究，更沒有針對菌落挑選儀的開發(fā)，主要還是集中在菌落計數(shù)儀器的開發(fā)應(yīng)用[2]。以致國內(nèi)研究機構(gòu)和公司過度的依賴國外。

本文既是針對開發(fā)菌落優(yōu)選儀樣機過程中探針行程的優(yōu)化問題進行研究。對于不同的菌落種類，不同的菌落數(shù)量以及菌落位置分布的隨機性，若不對優(yōu)選儀的挑選行程進行一定程度的優(yōu)化，探針模塊在挑選菌落時將耗費相當(dāng)長的時間在機械臂的移動過程中[3]，這樣就容易造成之前挑取并附著在探針上的菌落干裂脫落，一方面存在污染已經(jīng)接種的菌落的可能性，另一方面也會降低整個優(yōu)選儀的通量[4]。

1優(yōu)化組合問題的常見解法分析

菌落優(yōu)選儀96探針模塊的挑選行程的數(shù)學(xué)模型可歸納為優(yōu)化組合領(lǐng)域的問題，解決問題的過程中有非常多的選擇分支，每一次的選擇都會對下一次的選擇產(chǎn)生一定的影響，甚至有些問題的排列組合的起點和終點都具有不確定性，問題的解的空間也非常大，通過遍歷的解法花費的時間呈幾何倍數(shù)的增加[5]。對于解決優(yōu)化組合領(lǐng)域問題方法，比較常見的有貪心算法、遺傳算法、差分進化算法等智能算法，本節(jié)簡單介紹下本文使用的改進的貪心算法。

貪心算法，又名貪婪算法，其主要思想是在針對某一個問題進行分析和運算時，無一例外地選擇適應(yīng)當(dāng)前狀況的最優(yōu)解[6]。貪心算法不會從全局角度的最優(yōu)解上進行分析，而是在局部的范圍內(nèi)進行計算尋找最優(yōu)解，所以小范圍的最優(yōu)是貪心算法的考慮范圍[7]。而在大范圍的眾多問題中，它總可以求得整體最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解。所以它省去了尋找最優(yōu)解所有覆蓋的可能性而必須耗費的大量時間。貪心算法的最根本的問題就是要找出能夠得到最終解的最合適的最可靠的衡量準(zhǔn)則[8]。如果選擇了恰當(dāng)?shù)淖顑?yōu)度量標(biāo)準(zhǔn)，貪心算法就顯得格外有效。

2行程優(yōu)化的數(shù)學(xué)分析

挑選過程中96根探針對96個菌落進行挑選，96探針模塊是一個整體，探針的間距為9mm。挑選儀以電缸X、Y共同歸零時1號探針的坐標(biāo)作為參考點。設(shè)某一時刻探針1坐標(biāo)（即電缸X、Y反饋的坐標(biāo)）為

對于優(yōu)質(zhì)的導(dǎo)軌，導(dǎo)軌的運行速度非常高的情況下，貪心算法幾乎可以彌補。

5結(jié)束語

本文分析了菌落優(yōu)選儀探針挑選菌落的行程優(yōu)化組合問題，并分析了幾種常見的解決方法，利用貪心算法來做菌落優(yōu)選儀的行程優(yōu)化。通過建立數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)了算法的具體應(yīng)用，并和之前的遺傳算法進行試驗對比，通過對試驗結(jié)果的分析，表明利用貪心算法可以有效地對菌落優(yōu)選儀的行程選擇進行優(yōu)化。

參考文獻：

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