在药品工业化之前，药品的最佳化是一个必不可少的环节。

首先，通过优化制程，可以改善反应及萃取产物的选择、产率、三废、原料的消耗、药品的制造费用；

其次，通过对药品工艺进行优化，可以减少流程的运行困难，或使整个流程的结构发生变化，从而大大减少医药企业的投入；

第三，通过对药品的工艺进行优选，可以有效地改善产品的安全、环境，便于工艺流程的生产和经营。

因而，在制药技术和制药工程的教学中，药品生产过程的最佳化一直占据着十分关键的位置。在制药工程的基础上，进行药物生产过程优化的教学与科研工作，将有助于加强大学医药工程学的培养，提升医药工程的技术能力。

针对医药行业的实际情况，目前常用的五种优化技术有：单因素优化法、正交试验法、均匀试验法、响应面优化法和神经网络优化法。

在进行最优的实验研究时，尽可能地运用电脑进行实验研究，既能提高实验数据的统计和分析精度，又能提高实验条件下的实验条件，并能显著地改善实验教学的效果。

一、从原理入门到过程最优法的讲授都要讲道理，讲得有理有据，讲得好，讲得妙。

因此，在药物生产过程的最优过程中，首先要对其进行理论上的阐述。单因子最优方法的基本思想是：

在一定的其它因素恒定的情况下，逐渐地对某一因子进行变化，并利用该因子的变化程度来研究各因子对该因子的作用，以寻找最佳的生产工艺。

采用正交试验优选方法选取具有代表性的实验，同时考虑到“均匀分散、整体性比较”的特性，使得代表性的实验在实验区域中平均分配，便于进行研究，并便于对其进行评价，并能直观地反映各个影响因子的作用和相互影响。

采用均质实验的方法，可以使实验区域中的实验区域得到更大的平均分配。

反应面最优法是将单一因子与相互作用因子结合起来，以求最佳反应条件。

神经网路优化法是一种模拟人类大脑神经系统的智能系统，通过简单的运算单元（神经元）的联结形成大规模的、平行的、分散的加工过程，最后获得最佳的加工参数。

二、突出各工艺最优方法的特点、区别和联系

药理最优方法的特点、区别和联系。只有充分认识不同的最优方案的特性，认识其差异，熟悉其相互关系，才能正确地选取最佳方案，充分利用最佳化的优点，获得精确、稳定的最佳方案。

通常，单一因子最优方法是根据已知的因子值来进行下一阶段的优选，因而，该方法具有单一的单一方向的确定性，便于进行研究和判断。

但是，单一因子最优方法对环境的评价往往只在其它因子相同的情况下进行，并未将各因子之间的相互影响考虑在内，这就成为了单一因子最优方法的一个软肋。

一般情况下，用单一因子最优方法求出的最优解是最优解。采用正交设计方法进行实验，其主要特征在于：

试验具有均一性、一致性一致性、均一性、均一性、具有足够的代表性、一致性、一致性、一致性等优点，便于进行数据分析，便于对各个因子的主、局部相互作用进行统计和分析。

与单一因子最优方法比较，正交实验中将各因子之间的相互作用影响充分地纳入了各因子之间的相互作用，从而能够得到比单一因子最优方法更加精确的最优解。

然而，不管采用何种方法进行优选与优选，其最佳工艺参数均仅限于正交实验中的因子等级，而横向参数的选取会对最佳工艺的优化产生一定的作用。

均匀实验最大的优点在于实验获得了足够的均匀分配，而不需要在正交实验中进行规律性比较，从而大大降低了实验的数量，而且均匀实验最优法没有将正交实验的一致性与一致性进行统一，从而使实验结果的处理只能通过线性和多元回归进行。

与均匀实验方法相比，反应面最优方法可以获得最好的结果，而反应面最优方法所需的时间较短，节约了大量的时间和精力。

该方法可以在实验人员对过程的最佳机制不十分明确或根本不了解的情况下，对其进行优选，而且该方法无需遵循规则，通过电脑对实验结果进行统计。

然而，在人工神经网络优化方法中，为了便于计算机对实验结果进行智能分析，通常要在0到1之间添加数据，便于计算机进行计算机的辨识和运算。

实验的次数多了，对神经网络进行的最优解也就更精确。结果表明，采用神经网络最优方法，所需的实验次数更多。

五种优化算法中，采用单一因子优化法和正交法分别求出了优化的最优解，采用了均匀试验法、响应面优化法和神经网络优化法分别获得了最佳的结果，其结果要优于单一因子优化法和正交法。

然而，试验优化、响应面优化、神经网络优化等方法的数据处理都要依靠电脑进行统计和分析，所以采用均匀试验优化法、响应面优化法、神经网络优化法等方法，都必须具备相应的计算机软件。

三、详细介绍了优选过程的优选方法

通过对实验结果的影响因素，对药物生产过程进行优选。对于不清楚的因素对靶量值的作用，通常要通过单一因子的优化来检验各因子的作用，通过单一因子的检验，找出各因子的大体变动幅度，然后再利用其它的优化手段进行工艺的优选。

在工艺优化指标不高的情况下，通过采用正交试验和均一性实验两种方法对工艺进行优选，并根据因素数量和横向数量来确定最佳化的最佳条件；

由于正交法分析简单、直观、易于把握，故可选用正交试验法进行药物优选。如果因子数量大于因子数，则应选用均匀实验法进行优化，这样既能缩短实验次数，又能节约实验费用，节约实验周期。

我们通常推荐采用三倍于因素数量的方法来进行实验，以便得到的均匀度好，便于后期的模型和最佳的设计，而均匀度实验方法则需要利用电脑进行优化。

在对最佳工艺参数进行高的情况下，采用基于反应面和神经网络的优化法进行最佳的生产。采用正交型最优方法，可以在最小二乘法的基础上，通过三个最小的实验来实现反应面最优方法的最优解。

在采用人工神经网络进行工艺参数优选时，应尽可能地加大实验次数，以提高计算机的统计和分析结果的精确度；

在对实验资料进行统计和分析后，若发现有明显的拐点处改变，应尽可能多地在拐点处进行实验，以提高电脑对实验资料规则的精确度。

四、加强制药过程的优化和试验的设计

对制药过程进行优化的试验研究具有十分关键的意义。通过单一因子优选，可以依据生产实践经验，对各影响因子进行初步设计。

采用正交试验辅助软件、 DPS软件、 SPSS、 PASWStatistics、 Star EaseDesign Expert、 Star EaseDesign Expert等软件进行试验和试验。

均匀实验的优选方法应以均匀实验的设计表格与使用表格相结合的方式进行实验。反应面最优方法采用统计、统计、 sAs等方法进行实验，通常只要通过简单的实验方案就能达到最佳的工艺要求。

该方法无需进行实验，只需将所有的优化因子都包含在内，便可以进行实验。

五、重点优化法的统计分析

结果表明：单一因子优化法可以在实验结束后，对优化的情况进行判定。采用正交试验方法，可以采用手工方法进行试验数据的最优解，同时还可以采用 Excel，正交试验助手， DPS软件， SPSS, PASwStatistics, Statistica等软件对试验进行分析，同时还能对试验进行模拟分析，从而提高分析的精度和实用价值。

采用均匀设计软件， SPSS- Matlab, sAs, Basic, Lingo, Lindo, Matlab, DPS, PortableJMP等软件对均匀测试进行了数据处理。

反应面最优方法是使用 Statistica、Stat-EaseDesign— Expert、 Statgraphics或 SAS等进行数据分析，不同的是 SAS系统必须通过程序来进行数据处理，而 Statistica和Stat-EaseDesign— Expert不需编写程序，只需直接使用就可以了。利用 BP神经网络、神经网络和 Matlab神经网络对实验资料进行了统计和分析。

六、举例说明不同的最优方案

在实验的设计与数据的统计处理中，除单一因子最优之外，其它的一些优化方法的实验设计与计算都较为繁琐，仅用理论说明很难理解。

所以，在每个最优方案的测试和数据的统计和说明时，都需要参考相关的文献，运用文献中的事例对实验数据进行手工或电脑的统计和统计，并对其进行对比，从而验证了该算法的有效性和可信度。

通过这种方式，可以增强讲授方式的可信度，让讲授更加容易被人所理解，从而实现了教学目标。

七、认识和了解多种最优方案的通用性要求

对试验设计和试验数据进行统计分析，有许多共同之处。

第一个问题是要素的数目。在某一工序的最佳实验中，如果各因子选择过多，则会导致各因子的主次不能区分；

如果选择过小，则会忽略关键要素，或者忽略要素问题之间的相互影响，从而导致实验无法达到目标。故一般选用3~8个因素数。

第二个问题是因子级别的问题。如果是在室内进行，则测试的水平应该尽量大；如果是在生产过程中进行，测试的幅度不能大，以免产生过量的副产物。或者有什么风险。但是从实验的观点来说，测试的区域应该尽量大，这样就会影响到生产过程中的操作。

第三个问题是因子的横向数量和横向间距。如实验水平区间容许较大，应合理地提高因子的数量；

横向间距的尺寸与测试和生产的控制精度有很大关系，如果在一定的测试区域内减少试验间距，则不可避免地会导致测试的数量增大；但由于各因子之间的间距过大，实验中的不确定因素势必会增大。

第四个问题是实验资料的统计和分析。在实验的范畴中，统计学的计算方法是行之有效的，但是在扩展的条件下，还不能肯定它的有效性。

当各因子在测试区域内进行最优时，通常该指标为测试区域的缺陷。当以上两种情形发生时，应进行进一步的检测。

第五个问题是测试和确认。对实验结果和数据进行了统计和分析，得出的最优工况均需进行实验检验，并对其进行实验检验。

结语：

以最优理论为基础，强化实验与设计的各种最优方法的实验设计，强调实验资料的统计和分析，运用案例进行最优的解释。

在进行优化的时候，要注重实验最优方法的通用性、特点、区别和联系，以确定最佳方法的选取，以达到更形象、更具体、更完整的目的。

在实验教学中，我们倡导运用电脑进行优化实验数据的统计和分析，既能激发学生对最佳化的兴趣，又能积极地优化方法教室的氛围，进而改善药剂工艺的教学质量。

参考文献：

[1] 刘瑞江，张业旺，闻崇炜，等．正交试验设计和分析方法研究．实验技术与管理，2ol0，

[2]张国秋，王文璇．均匀试验设计方法应用综述．数理统计与管理，2013．

[3]王永菲，王成国．响应面法的理论与应用．中央民族大学学报(自然科学版)，2005，

[4]王俊杰，陈景武．BP神经网络原理及其在医学统计应用中的设计技巧．中国卫生统计，2008，