目的:将球坐标变换与偏最小二乘回归方法结合应用于混料试验的模型构建,建立无混料约束的统计模型后采用多目标遗传算法寻优,得到药物性能评价指标较好且符合需要的药物最优配方配比,并将优化结果与原文献中等高线图法优化结果进行比较;研究与评价这一整套方案的效果,为混料试验数据的建模与优化提供一整套较为合理、可行的方案。方法:选用混料组分比例含0与不含0两类实例进行探索性研究,以混料组分为自变量、评价指标为因变量,采用球坐标变换消除混料约束,偏最小二乘回归方法消除变量多重相关性,建立无混料约束的统计模型;采用全局优化的多目标遗传算法进行混料配比优化,并将优化结果与原文献中等高线图法优化效果进行比较。结果:(1)基于球坐标变换的遗传算法测试效果评价:选用混料测试函数进行模拟测试,考察球坐标变换消除混料定和约束后采用遗传算法优化的策略的可行性。测试结果表明:基于球坐标变换的遗传算法,搜索到的最优解基本在传统方法等高线叠加图法确定的范围内,且遗传算法能提供Pareto非劣解集,说明该策略可用于混料处方优化。(2)混料组分比例有0时的实例:在D-最优混料设计的纳米羟磷灰石生物复合材料配比优化研究中,采用改进非劣遗传算法优化,得到一个相对的最优配比:当胶原蛋白(CH),聚乙烯醇(PVA),羟磷灰石(HA)分别为25.20%、1.14%、73.66%时,获得配比评价指标TGA和密度分别为739.02℃、2.03 g/cm3。与原文等高线图法单目标优化结果比较,TGA提高了12.6℃,改变了1.73%,密度减小了0.4 g/cm3,改变了16.46%。遗传算法不仅可给出较好的最优解,还提供了Pareto非劣解集供研究者选择。(3)混料组分比例均大于0时的实例:在D-最优混料设计的伊曲康唑微乳液经皮给药系统的处方配比研究中,采用改进非劣遗传算法,得到一个相对的最优配比:当油,表面活性剂混合物,水分别为5.01%、17.70%、77.29%时,四个试验评价指标微乳粒径、透光率、皮肤滞留量、6h的累积渗透量分别为46.94nm、99.64%,42.062m/cmg、16.95m/cmg2,与原文的等高线图法优化结果相比,微乳粒径减小了7.46nm,改变了13.71%,透光率增加了0.49%,改变了0.49%,皮肤滞留量增加了1.72m/cmg,改变了4.21%,6h的累积渗透量增加了0.66m/cmg2,改变了4.05%。皮肤滞留量和6h的累积渗透量作为较重要的药物评价指标,均有比较理想的提高。结论:采用球坐标变换消除混料约束,偏最小二乘回归解决多重相关性,将二者结合应用于混料数据建模,并采用多目标遗传算法进行组分配比优化,再进行反变换获得符合需要的最佳配方配比,这一整套方案应用于混料组分配比优化研究,是可行且合理的。对于有效解决药物混料组分配比的多目标优化问题,有一定应用价值,可推广至其他领域混料问题的配比优化应用中。