非線性混合整數問題(MINLPs)，在工程上為重要的問題，因為同時包含結
構變數(structure variables)與操作變數(operational variables)；舉反應蒸餾塔來說，結構變數可為蒸餾段板數、反應段板數、熱交換器的使用與否..等，操作變數可為進料溫度、回流比..等。因此，此種數學模式可以很真實地表達所要解決的問題，故重要的應用在製程或單元的設計上。J.Stichlmair(1995)又提到，特別是對先進製程，因為我們缺乏相關的經驗，若用傳統方法來設計此類問題，往往不能達到最佳的效益，所以應用MINLP於此類問題是非常重要的。以往，解決此種問題的方法，不是有問題上的限制，就是解出來的全域最佳值不甚理想，尚未有一個非常有用且有效的方法。故我們以基因演算法為基礎，配合訊息熵的輔助，並加入區域搜尋，希望藉此能提供MINLP問題一個很有效且容易使用的解法。訊息熵的利用，是幫助我們挑選突變的基因；最佳化過程，訊息指標提供我們資訊，以讓我們知道哪些基因最少被突變到，藉此來幫助跳離區域最佳值，而找到全域最佳值。區域搜尋的利用，讓我們可以有較佳的收斂速度，與解的準確度。我們用於兩個問題，代謝反應網絡與批次多產品設計；代謝反應網絡，我們可以不用對原問題做任何數學轉換，不需增加問題的變數，即可求得不錯的解；並可提供多種不同的網絡架構，讓生化相關人員作可行性的評估。批次多產品設計，我們則以較少的函數呼叫次數，大幅提高命中全域最佳解的機率。最終，我們希望提供一個演算法，能有效的解決非線性混何整數問題。

顏家煌，針對組合材料合成與大量變數設計之資訊引導採樣方法，國立清華大學化工所博士論文，2003

Adjiman C.S. and Floudas C.A.(2000).Global Optimization of Mixed-Integer Nonlinear Problems.AICHE,Vol.46,No.9,pp1769-1797.

Bussieck M.R.and Pruessner A. (2003).Mixed-Integer Nonlinear Programming.

Cardoso M.F., Salcedo R.L. and Barbosa D. (1997).A Simulated Annealing Approach to the Solution of Minlp Problems.Computers Chem. Eng. ,Vol. 21,NO. 12,PP1349-1364.

Ciric Amy R. and Gu Deyao(1994).Synthesis of Nonequilibrium Reactive Distillation Processes by MINLP Optimization. AICHE,Vol.40,No.9,pp1497-1487.

Deb K.(2000).An Efficient Constraint Handling Method for Genetic Algorithms. Comput. Methods Appl. Mech. Engrg. 186,pp311-338.

Floudas C.A. (1995).Nonlinear and Mixed Integer Optimization：Fundamentals and
Applications,Oxford University Press,New York NY.

Fogel D.B.(1994).An introduction to simulated Evolutionary Optimization.IEEE
TRANS. On Neural Networks：Special Issue on Evolutionary
Computation,Vol.5,No.1,pp.3-14.

Grossmann I.E. and Roger W.H. Sargent(1979).Optimum Design of Multipurpose
Chemical Plants. Ind. Eng. Chem. Process Des. Dev. ,Vol. 18,No. 2,pp343-348.

Hatzimanikatis Vassily, Floudas C.A. and Bailey J.E. (1996).Optimization of Regulatory Architectures in Metabolic Reaction Networks. Biotechnol. Bioeng.,Vol.52, pp485-500.

Kocis Gary R. and Grossmann I.E.(1988).Global Optimization of Nonconvex Mixed-Integer Nonlinear Programming(MINLP) Problems in Process Synthesis. Ind. Eng. Chem. Res. 1998,27,pp1407-1421.

Lemonge Afonso C. C. and Barbosa Helio J.C. (2004).An Adaptive Penalty Scheme for Genetic Algorithms in Structural Optimization.Int. J. Numer. Meth. Engng,59,pp703-736.,

MINLP World. http://www.gamsworld.org/minlp/solvers.htm
Ombuki B.M. and Ventresca M.(2004).Local Search Genetic Algorithms for Job Shop Scheduling Problem. Applied Intelligence, 21,99-109.

Pohlheim H.(2004).GEATbx Introduction Evolutionary Algorithms
Overview,Methods and Operators.(www.geatbx.com)

Salcedo R.L. (1992).Solving Nonconvex Nonlinear Programming and Mixed-Integer Nonlinear Programming Problems with Adaptive Random Search. Ind. Eng. Chem. Res. ,31,pp262-273.

Stichlmair J.and Frey Th.(2001).Mixed-Integer Programming Optimization of Reactive Distillation Processes. Ind. Eng. Chem. Res. ,40,pp5978-5982

Voit E.O.(1992).Optimization in Integrated Biochemical Systems. Biotechnol. Bioeng. ,40, pp572-582

Yokota T., Gen M. and Li Y.X.(1996).Genetic Algorithm for Non-Linear Mixed Integer Programming Problems and Its Application.Computers ind.Engng,Vol. 30 ,No.4,pp. 905-917.

Zamora J.M.and Grossmann I.E.(1998).A Global MINLP Optimization Algorithm for The Synthesis of Heat Exchanger Networks With No Stream Splits.Computers chem.Engng Vol.22,No.3,pp.367-384.