基于改进遗传算法优化化学反应条件

doi:10.19894/j.issn.1000-0518.240326

摘要/Abstract

摘要：

有机化学反应条件的优化一直是化学领域的重要研究课题。然而，由于反应条件的多样性和复杂性，传统优化方法通常依赖大量实验，面临高昂的成本和长时间反应的挑战。本研究针对有机化学反应优化的特点及传统遗传算法在收敛速度和局部最优解问题上的不足，提出了一种改进的遗传算法优化模型。该模型结合了保留精英策略、自适应多次变异策略和随机选择策略，显著提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。研究首先在一个包含混合类型条件的直接芳基化反应数据集上对模型进行评估，实验结果表明，相较于传统的遗传算法和随机搜索算法，改进的遗传算法在不同实验环境下表现出更强的寻优能力和更高的稳定性。随后，研究以包含3696个反应条件的Suzuki-Miyaura反应数据集作为待优化的反应。实验表明，在产率≥96.20%的反应条件仅占整个数据集1%的搜索空间的情况下，改进遗传算法平均仅需搜索35个样本即可找到符合该条件的最优反应条件，充分展示了改进遗传算法在化学反应条件优化上的巨大潜力。

关键词: 反应条件, 优化, 改进, 遗传算法, 变异

Abstract:

The optimization of organic chemical reaction conditions has always been an important research topic in the field of chemistry. However， due to the diversity and complexity of reaction conditions， traditional optimization methods often rely on a large number of experiments， facing challenges such as high costs and long reaction times. This study proposes an improved genetic algorithm optimization model addressing the characteristics of organic chemical reaction optimization and the shortcomings of traditional genetic algorithms in terms of convergence speed and local optima issues. The model combines an elitism strategy， adaptive multiple mutation strategy， and random selection strategy， significantly improving the algorithm's global search capability and convergence speed. The study first evaluates the model on a dataset of direct arylation reactions containing mixed-type conditions， showing that the improved genetic algorithm exhibits stronger optimization ability and higher stability compared to traditional genetic algorithms and random search algorithms. Subsequently， the study optimizes the Suzuki-Miyaura reaction using a dataset containing 3696 reaction conditions. The experimental results demonstrate that when reaction conditions with a yield of at least 96.20% account for only 1% of the entire search space， the improved genetic algorithm requires an average of only 35 samples to find the optimal reaction conditions that meet this criterion， fully demonstrating the immense potential of the improved genetic algorithm in optimizing chemical reaction conditions.

Key words: Reaction conditions, Optimization, Improvement, Genetic algorithm, Mutation

中图分类号:

O621.3

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图/表 11

图1 改进遗传算法对化学反应条件优化流程图

Fig.1 Flowchart of IGA for optimization of chemical reaction conditions

图2 直接芳基化反应

Fig.2 Direct arylation reaction

表1 直接芳基化反应的样本空间

Table 1 Sample space of direct arylation reaction

No.	Reaction conditions	Values of reaction conditions
1	Ligand	BrettPhos	CgMe-PPh	GorlosPhos	JackiePhos
		t-BuPh-CPhos	PPh2Me	P（Fur）₃	PPh₃
		PPh₂Me	PPht-Bu₂	PCy₃	XPhos
2	Base	CsOAc	CsOPiv	KOAc	KOPiv
3	Solvent	BuCN	BuOAc	DMAc	p-Xylene
4	Concentration（substrate）/（mol·L^-1）	0.057	0.1	0.153
5	Temperature/℃	90	105	120

图3 1728个化学反应条件的产率分布图

Fig.3 Distribution of yields for 1728 chemical reaction conditions

表2 改进遗传算法、遗传算法和随机搜索优化反应条件对比

Table 2 Comparison of IGA， GA and RS for optimizing reaction conditions

No.	Total sample number	Initial population number	Population size	Number of iteration	Maximum yield of the RS/%	Maximum yield of the GA/%	Random selection sample size in IGA	Maximum yield of the IGA/%
1	30	6	4	6	83.69	89.47	2	88.30
2	30	6	4	6	83.69	89.47	1	90.60
3	35	5	5	6	84.91	90.13	3	89.45
4							2	91.37
5							1	91.85
6	41	5	6	6	85.99	92.20	1	93.11
7	49	7	6	7	88.15	93.95	1	95.07
8	56	7	7	7	88.87	95.33	1	96.40
9	62	6	7	8	89.60	95.90	1	96.93
10	70	6	8	8	90.50	96.88	1	97.47
11	71	7	8	8	90.67	96.97	1	98.0

图4 （A）平均产率对比图和（B）方差对比图

Fig.4 （A） Comparison chart of average yield values and （B） comparison chart of variance values

图5 （A）平均产率值排名前5对比图和（B）方差对比图

Fig.5 （A） Comparison chart of the top 5 average yield values and （B） comparison chart of variance values

图6 卤代芳烃与有机硼化合物发生铃木-宫浦反应生成二芳基化合物

Fig.6 Halogenated aromatic hydrocarbons and organoborate compounds undergo Suzuka-Miyaura reaction to form diaryl compounds

表3 铃木-宫浦反应的样本空间

Table 3 Sample space of Suzuki-Miyaura reaction

No.	Reaction conditions	Values of reaction conditions
1	X	Cl	Br	I	OTF
2	Y	B（OH）₂	BPin	BF₃K
3	Ligand	AmPhos-7	CataCXiumA-11	dppf-4	dtbpf-4
		P（Cy）₃-16	P（o-To1）₃-12	SPhos-3	P（tBu）₃
		XPhos-20	Xantphos-4	P（Ph）₃
4	Base	CsF	Et₃N	K₃PO₄	KOH
4	Base	LiOtBu	NaHCO₃	NaOH
5	Solvent	DMF	MeCN	MeOH	THF

图7 （A） 3696个化学反应条件的产率分布图和（B）终止搜索时实验个数分布图

Fig.7 （A） Distribution of yields for 3696 chemical reaction conditions and （B） distribution of the number of experiments for termination

图8 改进遗传算法对Suzuki-Miyaura反应某次优化过程

Fig.8 Optimization process of Suzuki-Miyaura reaction conditions using the IGA

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