3.3 朝向结果筛选的全局优化技术 优化算法是在一个特定的范围中选取最优目标，或者为达到这个目标而选择某些参数的过程?优化算法包含了诸如模拟退火算法[11]?遗传算法[12]?神经网络优化算法[13]?粒子群算法[14]?蚁群算法[15]等智能优化算法?而其中遗传算法?粒子群算法?蚁群算法都是在复杂适应系统理论的基础上发展起来的，其计算过程本质上是复杂适应系统面向特定目标，在特定约束下的系统自调整过程[16]?

    在药性理论系统观的理论框架中，可以以一个证型，一首经典方剂或一组药性组合为模板，依据所发现的知识规则，利用定性仿真技术形成系列符合要求的饮片?组分?化药等药物载体的配伍方案?然而，各药物之间的配比仍然是需要确定的重要因素?针对这一问题，在药性理论系统观采用了全局优化技术作为配比优化的目标?优化目标为一组由证或经典方获得的方剂药性特征[17-18]，希望所设计的配伍?配比方案能够与预先确定的方剂药性特征完全相同或相似?由于所得到的配伍?配比方案与经典方或证要需求的药性组合模式完全相同，所以保证了在药性理论?功效上的一致性，在保证疗效的同时，提高了用药的灵活性?临床经验丰富的医家，往往可以透过药味看药性，根据药性的需求灵活变换具体用药，手法出神入化?而药性理论系统观的组方?优化技术，客观再现了这一过程?

    药性理论系统观以优化规则的方式将优化算法整合为P的子集 ......