Ứng dụng thuật toán mặt mục tiêu trong excel để tối ưu hóa sử dụng phụ gia trong cải thiện cơ lý của giò lụa

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ<br /> ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN MẶT MỤC TIÊU TRONG EXCEL ĐỂ TỐI ƯU HÓA SỬ<br /> DỤNG PHỤ GIA TRONG CẢI THIỆN CƠ LÝ CỦA GIÒ LỤA<br /> Trương Bách Chiến, Nguyễn Thị Hồng Minh<br /> Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP.HCM<br /> TÓM TẮT<br /> Trong bài viết đăng trên Tạp chí Hóa học và Vật liệu trong cuộc sống - Kỷ yếu Hội thảo Khoa học tháng<br /> 12/2013 - ĐHCNTP TpHCM, việc sử dụng thuật toán Hàm mục tiêu để tìm các biến tối ưu cho thực nghiệm<br /> trong việc phân tích chỉ tiêu Hóa lý đã trở thành việc cần thiết và thực dụng cho công tác nghiên cứu khoa học.<br /> Để tiếp tục giúp bạn đọc nắm thêm kỹ năng khai thác phần mềm Excel trong việc tối ưu hóa thực nghiệm,<br /> chúng tôi xin đưa ra việc ứng dụng thuật toán mặt mục tiêu bằng cách sử dụng phần mềm excel để tối ưu hóa<br /> thực nghiệm trong hóa học, cụ thể với thực nghiệm sử dụng phụ gia trong cải thiện cơ lý của thịt – giò lụa.<br /> <br /> APPLICATION ALGORITHM OBJECTIVE FUNCTION IN EXCEL<br /> EXPERIMENTAL OPTIMIZATION<br /> SUMMARY<br /> In an article published in the “Hoa hoc và vat lieu trong cuoc song”- Proceedings of the Seminar 12/2013<br /> - DHCNTP HCMC, the use of objective function algorithms to find the optimal variables in the empirical<br /> distribution physical Chemistry volume indicator has become necessary for the use and scientific research.<br /> To further help readers understand more mining skills in Excel software optimization experiments, we<br /> would give application in the objective function of algorithm to Excel in chemistry experiments, specifically for<br /> use experimental additives in improving the management of meat - pork silk.<br /> <br /> 1. ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN MẶT MỤC TIÊU TRONG CÔNG NGHỆ HÓA<br /> HỌC.[1], [3]<br /> 1.1. Nguyên tắc thuật toán<br /> Nguyên tắc 1. (nguyên tắc phức tạp dần mô hình toán học)<br /> Trong thực nghiệm, các số liệu để xây dựng hàm mục tiêu cần được xây dựng từ những<br /> mô hình đơn giản, rồi từ từ kiểm tra tính tương thích của mô hình. Nếu phù hợp, thì sử dụng<br /> mô hình đó, nếu không phù hợp thì tiến hành xây dựng các bước tiếp theo của các mô hình<br /> nâng cao, mô hình phức tạp hơn dựa trên các thí nghiệm thực nghiệm.<br /> Sau đó kiểm tra mô hình mới cho đến khi đạt được mô hình phù hợp với thực nghiệm.<br /> Nguyên tắc 2. (nguyên tắc đối chứng từ các yếu tố ảnh hưởng thực nghiệm)<br /> Khi xây dựng mô hình, việc xuất hiện các hiệu ứng tác động của các yếu tố ảnh hưởng,<br /> điều kiện thực nghiệm, đây là điều tất yếu. Vì thế, mô hình càng chính xác, càng chặt chẽ, mô<br /> tả được các yếu tố này, thì sự tác động làm hỏng kết quả nghiên cứu sẽ giảm đi.<br /> Muốn thế, Nhà phân tích cần bám sát vào các quy trình chuẩn theo các tiêu chuẩn thống<br /> kê để giải quyết các nhiệm vụ xác định tính tương hợp của mô hình tìm được, hiệu chỉnh dạng<br /> mô hình, kiểm tra tính đúng đắn của các giả thiết, từ đó đưa ra mô hình phù hợp hơn.<br /> 1.2. Hàm mục tiêu cho thực nghiệm<br /> Cần thiết lập các đối tượng nghiên cứu, lập kế hoạch thực nghiệm để xây dựng lên mô<br /> hình thực nghiệm, đó chính là các hàm mục tiêu thực nghiệm cần có.<br /> Muốn vậy, đầu tiên cần xây dựng mô hình toán học với đầy đủ các điều kiện về lý<br /> thuyết toán học. Đó là các phương trình hồi quy tuyến tính bậc 1 hay bậc 2.<br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ & THỰC PHẨM - SỐ 04/2014<br /> <br /> 21<br /> <br /> KHOA HỌC CÔNG NGHỆ<br /> Sau đó tiến hành chuyển các phương trình hồi quy này về dạng không thứ nguyên.<br /> Kiểm tra tính tương thích của phương trình lý thuyết này với thực nghiệm, để chọn<br /> được phương trình phù hợp nhất.<br /> Giả sử một hệ thống công nghệ được biểu diễn dưới dạng sau:<br /> Y = F(x1,x2,...xk)<br /> x1,x2,xk : k thành phần của vecto thông số đầu vào.<br /> Hàm mục tiêu : I = I (x1,x2,…xk).<br /> Bài toán được biểu diễn I opt = opt I (x1,x2,…xk) =I (x1opt,x2opt,…xk ).<br /> hoặc I opt = max I ( x1,x2,…xk) : đối với bài toán max.<br /> I opt = min I (x1,x2,…xk) : đối với bài toán min.<br /> Iopt : hiệu quả tối ưu.<br /> x1opt,x2opt,…xk nghiệm tối ưu hoặc phương án tối ưu.<br /> Các điều kiện ràng buộc nên được chọn lựa từ các yếu tố ảnh hưởng, hay điều kiện thực<br /> nghiệm, sẽ giúp giải quyết việc chọn hướng thực nghiệm tốt nhất trong thực tế.<br /> 2. SỬ DỤNG PHẦN MỀM ECXEL TÌM TỐI ƯU HÓA THỰC NGHIỆM.<br /> 2.1. Mở đầu<br /> Để làm rõ sự tiện ích của phần mềm Excel trong việc xử lý số liệu để quy hoạch và tối<br /> ưu hóa thực nghiệm, chúng tôi đã tiến hành khảo sát thực nghiệm về việc nghiên cứu sử dụng<br /> chất phụ gia để cải thiện tính chất cơ lý của Thịt [2].<br /> 2.2. Dùng phần mềm MS-Excel<br /> 2.2.1. Phần thực nghiệm khảo sát tối ưu cho việc tìm độ tạo gel tương ứng với việc sử dụng 3<br /> gia vị: Polyphotphat – Caragenan – Tinh bột khoai mì, được xây dựng như sau:<br /> Bước 1: xây dựng vùng khảo sát.<br /> - Đặt các biến ảnh hưởng là (Z):<br /> Z1: biến khảo sát % lượng Polyphotphat.<br /> Z2: biến khảo sát % lượng Caragenan.<br /> Z3: biến khảo sát % lượng Tinh bột khoai mì<br /> - Vùng khảo sát nhận được:<br /> <br /> 0 < Z1 < 0,3%.<br /> 0 < Z2 < 0,5%.<br /> 0 < Z3 < 1,5%.<br /> <br /> - Tâm xuất phát quy hoạch Z 0j <br /> <br /> ( Z Max<br />  Z Min<br /> )<br /> j<br /> j<br /> 2<br /> <br /> :<br /> <br /> - Z1(0) = 0.15, Z2(0) = 0.25 và Z3(0) = 0.75.<br /> - Số thí nghiệm TYT: 2k = 23 = 8.<br /> Bước 2: Định mức các yếu tố thực nghiệm.<br /> - Xây dựng ma trận thực nghiệm TYT.<br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ & THỰC PHẨM - SỐ 04/2014<br /> <br /> 22<br /> <br /> KHOA HỌC CÔNG NGHỆ<br /> <br /> - Dự đoán phương trình thực nghiệm dạng hồi quy chuẩn:<br /> Y = b0 + b1.Z1 + b2.Z2 + b3.Z3<br /> Bước 3: chuyển dạng phương trình không thứ nguyên<br /> - Kết quả với 8 lần thí nghiệm:<br /> <br /> - Chuyển công thức hệ thực (ẩn Z) sang hệ mã hóa không thức nguyên (ẩn x), tại vùng<br /> mới này, vùng khảo sát bị thay đổi:<br /> -1 < x1