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Metaheuristic Optimization for Parameter Estimation in Kinetic Models of Biological Systems - Recent Development and Future Direction

机译:生物系统动力学模型中参数估计的成立优化 - 最近的发展与未来方向

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摘要

Background: Kinetic models with predictive ability are important to be used in industrial biotechnology. However, the most challenging task in kinetic modeling is parameter estimation, which can be addressed using metaheuristic optimization methods. The methods are utilized to minimize scalar distance between model output and experimental data. Due to highly nonlinear nature of biological systems and large number of kinetic parameters, parameter estimation becomes difficult and time consuming.
机译:背景:具有预测能力的动力学模型对于工业生物技术来说是重要的。 然而,动力学建模中最具挑战性的任务是参数估计,可以使用成逐型优化方法来解决。 这些方法用于最小化模型输出和实验数据之间的标量距离。 由于生物系统的高度非线性性质和大量的动力学参数,参数估计变得困难且耗时。

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