培养基优化是指针对特定微生物，通过实验手段调整培养基的配比和筛选，以寻找适合微生物生长和发酵的培养基。目的是提高发酵产物的产量，实现最大的发酵产物生产。在微生物产业化的生产过程中，发酵培养基的优化起着至关重要的作用，是实验室研究成果向工业生产的必经之路。

单因素方法（One at a 时间）的基本原理是在保持培养基中其他所有组分的浓度不变的情况下，每次只研究一个组分的不同水平对发酵性能的影响。这种方法简单易懂，结果直观，无需复杂的统计分析即可看出培养基组分的个体效应。然而，这种方法忽略了组分之间的相互作用，可能导致错过最佳条件，且无法评估因素的主次关系。当考察的实验因素较多时，需要大量的实验和较长的实验周期。尽管如此，单因素方法因其易于理解和操作，一直是培养基组分优化的常用方法之一。

正交设计（Orthogonal 设计）是基于拉丁方理论和群论，使用正交表来安排少量的试验，以便从多个因素中分析出哪些是主要的，哪些是次要的，以及它们对实验的影响规律，从而找出较优的工艺条件。这种方法能够反映出事物变化的主要规律，但在整个区域内无法找到因素和响应值之间的明确函数表达式，也无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。此外，对于多因素多水平试验，仍然需要进行大量的试验，实施起来较为困难。

均匀设计 (Uniform 设计)是由我国数学家方开泰等人创立的一种结合数论与多元统计的试验方法。这种方法特别适合于多因素多水平试验，能够在减少试验处理数量的同时，有效地反映事物的变化规律。

全因子设计(Full factorial design)涵盖了所有因素的不同水平间的各种组合，需要进行大量的试验。通常情况下，全因子设计用于两水平的试验，这是能够反映因素间交互作用的最小设计。然而，全因子设计所需的试验次数较多，一般会采用两水平的部分因子设计来替代。

当全因子设计的实际试验次数不可行时，部分因子设计(fractional factorial 设计)是一个较好的选择。在培养基优化中，常使用两水平的部分因子设计，但也有一些特殊的情况，如Silveira等人在试验11种培养基成分时，采用了三水平的部分因子设计，仅进行了27组实验。

Plackett-Burman设计(Plackett-Burman design)是一种两水平部分因子试验，适用于从众多的考察因素中快速、有效地筛选出最重要的几个因素，供进一步详细研究。这种方法理论上适用于因子具有累加效应且无交互作用的试验。

中心组合设计(Central composite 设计)由Box和Wilson提出，是响应曲面中最常用的二阶设计，包括立方体点、中心点和星点。这是一种五水平部分因子试验，试验次数随因子数的增加而呈指数增长。

Box–Behnken设计由Box和Behnken提出，是三水平部分因子设计，适用于因素较多的情况。与中心组合设计类似，Box–Behnken设计也是一种二水平因子设计产生的。

响应曲面法(Response Surface Methodology, RSM)由Box和Wilson提出，是一种有效的统计技术，可用于优化微生物产物生产过程。RSM利用实验数据建立数学模型，解决受多种因素影响的最优组合问题。这种方法允许研究者和生产者在更广泛的因素组合范围内考虑响应值的预测，比单因素分析方法更为有效。

单纯形优化法(Modified simplex method)是一种多因素优化方法，适用于实验周期较短的细菌或重组工程发酵培养基的优化，以及不能大量实施的发酵罐培养条件的优化。

遗传算法(Genetic algorithm)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法，由Holland于1975年首次提出。这种方法模拟自然界生物进化过程，采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索，以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体，求得满足要求的最优解。