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Evolutionary algorithms for optimal control in fed-batch fermentation processes

机译:分批补料发酵过程中最优控制的进化算法

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摘要

In this work, Evolutionary Algorithms (EAs) are used to achieve optimal feedforward control in a recombinant bacterial fed-batchfermentation process, that aims at producing a bio-pharmaceutical product.Three diferent aspects are the target of the optimization procedure: the feeding trajectory (the amount of substrate introduced in a bioreactor per time unit), the duration of the fermentation and the initial conditionsof the process. A novel EA with variable size chromosomes and using real-valued representations is proposed that is capable of simultaneously optimizing the aforementioned aspects. Outstanding productivity levelswere achieved and the results are validated by practice.
机译:在这项工作中,进化算法(EA)用于实现重组细菌补料分批发酵过程中的最佳前馈控制,该过程旨在生产生物制药产品。优化程序的三个不同方面是目标:进料轨迹( (单位时间内引入生物反应器的底物数量),发酵持续时间和过程的初始条件。提出了一种具有可变大小染色体并使用实值表示的新颖EA,该EA能够同时优化上述方面。达到了卓越的生产率水平,并通过实践验证了结果。

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