一种基于多目标优化的生物发酵智能优化方法

本发明公开了一种基于多目标优化的生物发酵智能优化方法，包括以下步骤：1）收集生物发酵过程的全过程参数，包括但不限于原料参数、过程参数、调控参数和结果参数；2）对收集到的参数进行数据清洗和预处理，采用生成对抗网络（GAN）进行数据增强，以解决样本不足问题并提升数据代表；本发明通过集成多种先进的优化算法和数据增强技术，显著提升了生物发酵过程的效率和效益。同时优化了各项控制参数，确保了过程的稳定性和精度。此外，通过Pareto前沿分析，能够实现多个目标之间的最佳平衡，进一步优化了生产效率和成本，证明了该技术方案在提升产率、降低成本和简化工艺方面的显著优势。