文/鼓安轩
【前言：】
在药品实现工业化生产之前，药品的最佳化是不可或缺的一个环节。
首先，优化制程能改善反应、萃取产物的选择，提高产率，减少三废，降低原料消耗和药品制造成本。
其次，把药品工艺优化一下，就能减少流程运行的难题，或者让整个流程的结构改变，这样一来，医药企业的投入就能大大减少了。
第三，对药品工艺进行优选，能有效提升产品的安全性，改善环境，也利于工艺流程的生产和经营。
所以啊，在制药技术和制药工程的教学里，药品生产过程的最优化一直是非常重要的。以制药工程为基础，开展药物生产过程优化方面的教学和科研工作，这对加强大学医药工程学的培养、提高医药工程的技术能力是有帮助的。
医药行业的实际情况是这样的，现在经常用的优化技术有五种，分别是单因素优化法、正交试验法、均匀试验法、响应面优化法和神经网络优化法。
做最优的实验研究时，尽量用电脑来做实验研究。这样既能让实验数据的统计和分析更精准，又能优化实验条件，还能明显提升实验教学的效果。
【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。】
所以呢，在药物生产过程达到最优的这个过程里，首先得从理论上去阐述它。单因子最优方法的基本思路是：
在其他一些因素保持不变的时候，慢慢地改变某个因子，然后根据这个因子的改变情况，去研究各个因子对这个因子有啥作用，这样就能找到最好的生产工艺了。
采用正交试验优选法挑出有代表性的实验。同时，考虑到“均匀分散、整体比较”的特性，让代表性实验在实验区域平均分布，方便研究、评价，还能直观体现各个影响因子的作用和相互影响。
用均质实验法，能让实验区域得到更均匀的平均分配。
反应面最优法会把单一因子和相互作用因子相结合，从而找到最佳反应条件。
神经网络优化法是个能模拟人类大脑神经系统的智能系统，它靠把简单的运算单元（也就是神经元）联结起来，形成大规模、平行且分散的加工过程，最终得到最佳的加工参数。
【二、突出各工艺最优方法的特点、区别和联系】
药理最优方法有啥特点，又有哪些区别和联系呢？得好好认识不同最优方案的特性、差异，熟悉它们的相互关系，这样才能正确挑出最佳方案，充分发挥最佳化的好处，得到精确又稳定的最佳方案。
一般来说，单一因子最优法是依照已知的因子值去开展下一阶段的优选工作的。这样一来，这个方法就只有单一方向的确定性，研究和判断起来比较方便。
不过呢，单一因子最优这种方法，在评价环境的时候，常常是在其他因子都一样的情况下开展的，没有把各个因子相互间的影响考虑进去，这可算是单一因子最优方法的一个弱点。
通常来讲，用单一因子最优方法得出的最优解就是最优解。用正交设计方法做实验，它主要的特点是：
试验有均一性、一致性，还有足够的代表性等优点，这样便于做数据分析，也便于统计和分析各个因子的主、局部相互作用。
和单一因子最优方法比起来，正交实验里把各因子相互作用的影响充分考虑进去了，这样就能够得出比单一因子最优方法更准确的最优解。
不过呢，不管用啥方法来做优选，这最佳的工艺参数都只在正交实验里的因子等级范围内，横向参数的选择对最佳工艺的优化是会有一定影响的。
均匀实验最大的好处就是实验能得到足够均匀的分配，不用像正交实验那样进行规律性比较，这样一来实验的数量就大大减少了。而且均匀实验最优法没把正交实验的一致性统一起来，所以实验结果只能用线性和多元回归来处理。
反应面最优方法跟均匀实验方法比起来，能得到最好的结果，而且它花费的时间短，能省下不少时间和精力。
这个方法呢，在实验人员对过程的最佳机制不太清楚，甚至完全不明白的时候，也能对其进行优选。并且这个方法不用遵循啥规则，靠电脑来统计实验结果就行。
不过呢，在人工神经网络的优化方法里，为了方便计算机对实验结果做智能分析，一般得在0到1之间添上数据，这样计算机就能更好地进行辨识和运算了。
实验次数越多，找到的神经网络最优解就越精确。结果显示，运用神经网络最优方法时，需要的实验次数更多。
五种优化算法里，单一因子优化法和正交法各自求出了优化的最优解，均匀试验法、响应面优化法和神经网络优化法分别得到了最佳结果，后三种方法得到的结果比单一因子优化法和正交法的更好。
不过，像试验优化、响应面优化、神经网络优化这些方法，数据处理的时候都得靠电脑来做统计和分析。所以呢，要是用均匀试验优化法、响应面优化法、神经网络优化法之类的方法，就得有对应的计算机软件才行。
【三、详细介绍了优选过程的优选方法】
根据实验结果的影响因素来优选药物生产过程。要是不清楚某些因素对靶量值有啥作用，一般得靠单一因子优化来检验各因子的作用。经过单一因子的检验，确定各因子大致的变动幅度，之后再用其他优化手段进行工艺优选。
工艺优化指标不高的时候，用正交试验和均一性实验这两种方法来优选工艺，依据因素数量和横向数量确定最佳化的最优条件。
正交试验法分析起来简单、直观，也容易掌握，所以可以用它来优选药物。要是因子数量比因子数大，那就该用均匀实验法来优化，这样做能减少实验次数，还能省实验费用、缩短实验周期。
我们一般会建议采用因素数量三倍的方法做实验，这样得到的均匀度比较好，对后面做模型和最佳设计有帮助，均匀度实验方法得用电脑来优化。
在确定最佳工艺参数时，用基于反应面和神经网络的优化法来进行最佳生产。用正交最优法，能以最小二乘法为基础，靠三个最少的实验得出反应面最优法的最优解。
用人工神经网络优选工艺参数的时候，要尽量多做实验，这样才能让计算机统计和分析结果更精确。
把实验资料统计分析之后，要是看到有明显的拐点改变，那就尽量多在拐点做实验，好让电脑对实验资料规则的精确度提高。
【四、加强制药过程的优化和试验的设计】
制药过程的优化试验研究非常关键。利用单一因子优选，能按照生产实践经验初步设计各影响因子。
用正交试验辅助软件、DPS软件、SPSS、PASWStatistics、Star EaseDesign Expert这些软件来做试验。
均匀实验的优选法得把均匀实验的设计表格和使用表格相结合来做实验。反应面最优法用统计、SAS这些方法做实验，一般只要有简单的实验方案就能达到最佳工艺要求。
这个方法不用做实验，只要把所有优化因子都涵盖进去，就能做实验了。
【五、重点优化法的统计分析】
结果显示，单一因子优化法能够在实验完成后，对优化状况作出判定。用正交试验法的话，可以手工求出试验数据的最优解，也能用Excel、正交试验助手、DPS软件、SPSS、PASwStatistics、Statistica等软件来分析试验，还能对试验进行模拟分析，这样就能提高分析的精确度和实用价值。
用均匀设计软件，还有SPSS - Matlab、sAs、Basic、Lingo、Lindo、Matlab、DPS、PortableJMP这些软件对均匀测试的数据做了处理。
反应面最优的数据分析方法是用Statistica、Stat - EaseDesign—Expert、Statgraphics或者SAS这些软件。不过呢，SAS系统处理数据得通过编写程序才行，Statistica和Stat - EaseDesign—Expert就不用，直接就能用。还用BP神经网络、神经网络和Matlab神经网络对实验资料做了统计分析。
【六、举例说明不同的最优方案】
在做实验设计和数据统计处理的时候，除了单一因子最优这种情况以外，其他优化方法不管是实验设计还是计算都挺麻烦的，光靠理论解释的话，很难让人明白。
所以，测试每个最优方案、统计和说明数据的时候，都得参考相关文献，用文献里的事例手工或者用电脑统计实验数据，再进行对比，这样就能验证这个算法的有效性和可信度了。
用这种办法，能让讲授方式更可信，也能让讲授内容更好被人理解，这样就达成教学目标了。
【七、认识和了解多种最优方案的通用性要求】
试验设计和试验数据在进行统计分析的时候，有不少相通的地方。
第一个问题是要素的数量。在某一道工序的最佳实验里，要是各个因子选得太多，就会分不清各个因子哪个主哪个次了。
要是选得太小了，就会把关键要素给忽略掉，或者要素问题相互之间的影响也被忽略，这样一来实验就没法达到目标了。所以通常会选3到8个因素数。
第二个问题是因子层面的事儿。要是在室内做测试，那测试的规模得尽量大些；要是在生产过程里做测试呢，测试的幅度可不能太大，不然就会产生过多的副产物，或者可能会有啥风险。不过从实验的角度看，测试的范围得尽量大，这么一来就会对生产过程中的操作有影响了。
第三个问题是因子横向的数量和间距。要是实验水平区间允许的范围比较大，就该合理增加因子的数量。
横向间距的大小和测试、生产的控制精度关系很大。要是在特定的测试区域里把试验间距缩小，测试的数量必然会增加；不过因为各因子间距太大，实验中的不确定因素肯定也会增多。
第四个问题就是实验资料的统计和分析。在做实验的时候，统计学的计算方法挺管用的，可要是条件变了，就不敢说它还有效了。
要是各个因子在测试区域里达到最优的情况，一般来说这个指标就是测试区域存在的缺陷。出现上面这两种情况的时候，就得再进一步检测。
第五个问题就是测试和确认。要对实验结果与数据做统计分析，得出的最优工况都得进行实验检验，那就检验呗。
【结语：】
基于最优理论，强化在实验和设计里各种最优方法的实验设计，重视对实验资料的统计和分析，用案例作出最优解释。
优化的时候，得重视实验最优方法的通用性、特点、区别和联系，这样才能确定选哪种方法最好，从而让结果更形象、更具体、更完整。
在实验教学里，我们提倡用电脑来优化实验数据的统计和分析。这样做，既能让学生对最优化产生兴趣，又能活跃方法教室的氛围，从而提高药剂工艺的教学质量。
刘瑞江、张业旺、闻崇炜等人的《正交试验设计和分析方法研究》发表于2010年的《实验技术与管理》。
张国秋、王文璇在2013年的《数理统计与管理》上发表了《均匀试验设计方法应用综述》。
王永菲和王成国在2005年的《中央民族大学学报(自然科学版)》上发表了《响应面法的理论与应用》。
[4]王俊杰、陈景武，他俩写了《BP神经网络原理及其在医学统计应用中的设计技巧》，2008年发表在《中国卫生统计》上。