A methodical approach to the multi-criteria selection in the pharmaceutical technological research with quantitative factors
DOI:
https://doi.org/10.24959/nphj.23.105Keywords:
quantitative influence of excipients; pharmacopoeial quality criteria; mathematical description; multicriteria selection; optimal solutionAbstract
Aim. To analyze the existing methods for solving multi-criteria optimization problems with quantitative factors and consider the expediency of their application in the pharmaceutical technological research.
Materials and methods. The theoretical and empirical methods, as well as scientific data on multi-criteria optimization methods were used in the research.
Results and discussion. It has been found that when conducting the research with quantitative factors the statistical methods for processing the results of experiments are used. It has been determined that the regression analysis allows us to present the dynamics of changes in the pharmacopoeial characteristics studied from variable quantitative factors in a compact form. It has been found that regression equations enable the researcher to effectively search for optimal conditions for conducting technological operations and are local criteria for finding the optimal solution. It has been proven that the need to optimize several criteria simultaneously when developing the technology of a medicinal product allows considering the tasks of multi-criteria selection in the pharmaceutical research as a special class of decision-making problems that are on the verge between the research of operations for well-structured quantitative situations and decision-making tasks, which methods of solving differ.
Conclusions. To determine the optimal solution in the course of the pharmaco-technological development, a method for finding an ideal point has been proposed as a synthesis of mathematical calculations and decision-making procedures by a researcher. The search is conducted in the range of acceptable values of variables and determines their totality, which is able to provide a set of values of pharmaco-technological criteria that is closest to the optimal option determined by the researcher. This approach involves preliminary solution of single-criterion optimization problems for each individual criterion and reduction of all to a mathematical form that determines the minimum deviation of the objective functions obtained from the optimal values.
References
Лікарські засоби. Настанова з якості. Фармацевтична розробка (ICH Q8). СТ-Н МОЗУ 42-3.0:2011. Київ : Міністерство охорони здоров’я України, 2011. 42 с.
Ус С. А., Коряшкіна Л. С. Моделі й методи прийняття рішень : навч. посіб. Донецьк : НГУ, 2014. 300 с.
Turpin S. M., Marais M. А. Decision-making: Theory and practice. ORiON. 2004. Vol. 20, № 2. Р. 143–160. DOI: 10.5784/20-2-12.
Ahmed M., Omotunde H. Theories and Strategies of Good Decision Making. International Journal of Scientific & Technology Research. 2012. № 1. Р. 51–54.
Математичне планування експерименту при проведенні наукових досліджень в фармації / Т. А. Грошовий та ін. Тернопіль, 2008. 368 с.
Wenyu S., Ya-Xiang Y. Optimization Theory and Methods. Springer New York, 2006. 688 c. DOI: https://doi.org/10.1007/b106451.
Лапач С. Н., Чубенко А. В., Бабич П. Н. Статистичні методи в медико-біологічних дослідженнях з використанням EXCEL. Київ : Моріон, 2001. 408 с.
Гойко О. В. Методичний підхід щодо вибору методу статистичної обробки даних для медико-соціологічних досліджень. Медична інформатика та інженерія. 2015. № 2. С. 52–58.
Sarmento R., Costa V. An Overview of Statistical Data Analysis. arXiv. 2019. DOI: 10.48550/ARXIV.1908.07390.
Construction of regression models for developing the technology to obtain tablets based on medicinal ginger / О. V. Kutova et al. Соціальна фармація в охороні здоров’я. 2021. Vol. 7, № 4. Р. 3-13.
Design of Experiments (DoE) applied to Pharmaceutical and Analytical Quality by Design (QbD) / I. M. Fukuda et al. Braz. Pharm. Sci. 2018. Vol. 54 (Special). E01006. DOI: https://doi.org/10.1590/s2175-97902018000001006.
Kutova O. V., Kovalevska I. V., Demchenko N. V. Development of a methodological approach to determine regression equations in the study of the technology for manufacturing tablets based on quercetin. Вісник фармації. 2022. № 1 (103). С. 66–72.
Keeney R., Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. Cambridge University Press, 1993. 569 р. https://doi.org/10.1017/CBO9781139174084.
Saaty T. L. Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences. 2008. Vol. 1, № 1. Р. 83–98.
Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления, приложения. Москва : Наука, 1992. 504 с.
Ларичев О. И., Емельянов С. В. Многокритериальные методы принятия решений. Москва, 1985. 32 с.
Гермейер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. Москва : Наука, 1971. 384 с.
Жуковский В. И., Салуквадзе М. Е. Оптимизация гарантий в многокритериальных задачах управления. Тбилиси : Мецниереба, 1996. 476 с.
Салуквадзе М. Е. Задачи векторной оптимизации в теории управления. Тбилиси : Мецниереба, 1975. 201 с.
Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. Москва : Физматлит, 2005. 176 с.
Подиновский В. В. Система, использующая информацию о важности критериев для анализа альтернатив (СИВКА). НТИ. 1998. Сер. 2. № 3. С. 52–57.
Семенова Н. В., Колєчкіна Л. М. Векторні задачі дискретної оптимізації на комбінаторних множинах: методи дослідження та розв’язання : монографія. Київ : Наукова думка, 2009. 266 с.
Кондрук Н. Е., Маляр М. М. Багатокритеріальна оптимізація лінійних систем : навч. посіб. Ужгород : АУТДОР-ШАРК, 2019. 76 с.
Hadadian S., Kazemi M., Hatami M. The conflation оf gradient method from geoffrion with Fuzzy logic, a new approach for optimizing Multi-objective Decision-making models. Management and Industrial engineering : 4th International conference. Tbilisi, Georgia, 2016.
Zohrehbandian М. Using Zionts-Wallenius method to improve estimate of value efficiency in DEA. Applied Mathematical Modelling. 2011. № 35 (8). Р. 3769–3776. DOI:10.1016/j.apm.2011.02.027.
Miettinen K., Ruiz F., Wierzbicki A. P. Introduction to Multiobjective Optimization: Interactive Approaches. Multiobjective Optimization : Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg. 2008. Vol. 5252. Р. 27–57. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-88908-3_2.
Маляр М. М., Цицика Н. Е. Алгоритм зменшення кількості критеріїв в багатокритеріальній задачі лінійного програмування. Вісник Київського університету. Сер. ф.–м. наук. 2004. Вип. 2. С. 288–292.
Равлів Ю. А., Грошовий Т. А., Тригубчак О. В. Оптимізація складу і технології таблеток на основі кріоліофілізованої ксенодерми свині. Фармацевтична технологія біофармація, гомеопатія. Фармацевичний часопис. 2013. № 3. С. 55–57.
Езерская О. И., Калинюк Т. Г. Оптимизация состава и технологии таблеток экстракта цикория и кукурузы. Научные ведомости. Сер.: Медицина. Фармация. 2013. № 25 (168), вып. 24/1. С. 42–45.
Математичне планування експерименту при проведенні наукових досліджень в фармації / Т. А. Грошовий та ін. Тернопіль : ТДМУ, 2008. 368 с.
Kovalevska І., Ruban О., Kutova О., Levachkova J. Optimization of the composition of solid dispersion of quercetin. Current Issues in Pharmacy and Medicine Science. 2021. Vol. 34, № 1. Р. 1–4. DOI: https://doi.org/10.2478/cipms-2021-0001.
Рубан Е. А., Куценко С. А., Ковалевская И. В., Кутова О. В. Оптимизация параметров экстрагирования лекарственного растительного сырья для получения сложной настойки «Венотон». Вестник фармации. 2014. № 2. С. 37–41.
Роїк М. В., Денисюк В. О., Присяжнюк О. І. Огляд програмних засобів статистичного аналізу даних. Ефективна економіка. 2017. № 7. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=5676.
Brent M. Essential Mathcad for engineering, science, and math ISE. 2nd ed. Amsterdam : Elsevier; Burlington, MA: Academic Press, 2009. 501 р.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 National University of Pharmacy
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
