B. Discutie : Folosirea AEGA
In lucrarea anterioara, multi cautatori au folosit diferite proceduri de a rezolva problemele schemei medicamentului optime. Printre ele , IDP imparte intreaga problema in cateva probleme mai mici , s 18418p1513s i adaptarea algoritmilor stocati folosind baza pantei pentru a cauta tehnici pentru rezolvarea controlului optim al problemelor.
Eficientele lor sunt mai ridicate decat asteptarile noastre AEGA , pentru ca AEGA este baza populatiei stocata , cauta algoritmi si rezolva problemele globale.
Dar acesta este intelesul incercarii de a folosi AEGA pentru a rezolva problemele schemei medicamentului optime. Acolo sunt doua cauze: 1) AEGA are capacitati puternice de a obtine multiple solutii ale problemelor incluzand optica globala si locala pentru ca aceasta este baza populatiei de cautare al algoritmilor. Capacitatea cautarii multi-modale este importanta pentru problemele vietii reale (e.g. : Administratia Politiei Medicamentelor). In acordul oncologistilor solutiile suboptime sunt folosite sau considerate ca posibile alternative pentru administratia medicamentului depinzand de problemele particulare ale pacientilor. 2) AEGA este o cautare generala apropiata care poate rezolva diferite feluri de probleme optimizate. In anii recenti o multime de accelerate si eficiente evolutionari ale algoritmilor au fost propuse; de exemplu Elitism - bazata pe algoritmul genetic compact , adaptarea impartirii adaptata Elitist , evolutia strategiei si optimizarea algoritmilor coloniei de furnici. Trasaturile dinamice ale populatiei si multi-modale AEGA pot fi combinate cu cateva dintre tehnici in acesti algoritmi pentru a rezulta modelul schemei medicamentului complex pentru studiile tratamentelor medicamentoase.
C. Studiile noastre curente se concentreaza numai pe rezolvarea problemelor nerezonabile in schema medicamentului lui Martin, model bazat pe farmacocinetica.
|
