Optimización de medios de cultivo mediante algoritmo híbrido genético con regresión múltiple

Abstract

Se ha implementado un Algoritmo Híbrido Genético para optimizar dos procesos en paralelo. En el primero, se ha buscado lograr la máxima productividad, al menor coste, de Nannochloropsis gaditana, en base a la elección de un medio de cultivo cuyos componentes se encontrasen en la concentración adecuada. En el segundo, se ha realizado la optimización de las condiciones (pH, temperatura y relación enzima/sustrato) de la reacción de hidrólisis enzimática a partir de proteínas de plasma bovino. Para ello, se han empleado los datos experimentales de estudios previos para hallar mediante regresión múltiple la función de aproximación de datos, necesaria para el funcionamiento del algoritmo. También se ha desarrollado un programa para encontrar dicha función mediante búsqueda aleatoria, minimizando el error entre el resultado real y el obtenido por la función. Se ha logrado obtener una productividad de 0,86 g·L-1·d-1 para N. gaditana a un precio de 0,13 €/L, del mismo modo que se ha conseguido un 23,56 % de hidrólisis enzimática a partir de plasma bovino. La regresión múltiple ha resultado ser un método adecuado para problemas a optimizar con bajo número de variables y elevado número de muestras, mientras que el algoritmo de búsqueda aleatoria ha sido apto para múltiples variables con menor cantidad de muestras. El Algoritmo Genético ha mostrado gran capacidad de optimización en ambas soluciones.