[发明专利]基于遗传算法的初烤烟配方打叶优化设计方法

说明书

技术领域

本发明属于烟草配方技术领域，具体地说，是涉及一种利用初烤烟叶形成片烟的配方打叶优化设计方法。

背景技术

烟叶是烟草企业的基础，要稳定并提高卷烟产品的质量和扩大产品的市场占有率，卷烟所使用的烟叶至关重要。烟叶在采摘后首先需要进行烤制形成初烤烟，然后将初烤烟配方打叶，形成片烟或者配方模块，才能提供给卷烟企业配方使用。

所谓配方打叶（或简称配打）就是在复烤加工中把不同等级、不同产地、不同部位、不同年份、不同批次的初烤烟根据一定的搭配比例进行混合加工的方法，从而形成一个质量稳定的片烟或者配方模块，以供卷烟企业配方使用。配方打叶形成的片烟具有较大的数量、稳定的化学成分、感官质量和外观质量，为卷烟企业的二次配方、配方维护及卷烟品质和风格的稳定提供了强有力的支撑。

烟草企业每年都要从全国各地乃至世界其他国家收购几百种初烤烟叶，并且每种烟叶不是一次收购完成的，而是要分多批采购。不同批次的烟叶质量情况也不一致，导致烟草企业不能直接使用这些烟叶。由于烟叶内部包含有上千种化学成分，主要的化学成分也有十几种，例如：总糖、总烟碱、还原糖、总氮、蛋白质、氯、钾、施木克值、糖碱比、钾氯比、淀粉等。因此，如何使得每次配打的结果都能保持稳定的质量，是当前企业非常关心的问题。

限于以上因素，目前技术人员在进行烟叶配打时，有的仅仅考虑配打的数量要求，即满足企业的生产需要；有的仅仅考虑其中最主要的总烟碱指标，无法同时满足多个化学指标，由此导致配打质量出现波动，不利于卷烟企业生产的稳定性。

而且，目前所采用的配方打叶方案主要是由技术人员根据以往的配打经验与规则、各等级初烤烟的烟碱指标以及库存量，手工计算出配打后片烟的烟碱值和配打总量。如果计算出的烟碱值和配打总量与目标不相符，则需要再根据经验进行修改，其间要反复多次，且不能兼顾多个指标项，经常会出现在配打后片烟质量不符合要求，难以满足企业需要的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于遗传算法的初烤烟配方打叶优化设计方法，通过该方法可以提高配打结果的稳定性，能够满足尽可能多的化学指标项，减少人工经验设计的反复性，节约成本和时间。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于遗传算法的初烤烟配方打叶优化设计方法，包括以下步骤：

（1）从烟叶数据库中选择n个初烤烟，并读取所述n个初烤烟的库存量和m个化学指标项的指标值；

（2）设定本次配打所形成的片烟的目标值；

（3）将所述的n个初烤烟作为n个基因，通过对每个基因随机赋予不同的库存量使用比例来形成一个染色体，并采用相同的方法形成多个不同的染色体，构建产生一个初始种群；

（4）利用所述初始种群，采用遗传算法计算出j个高适应度的染色体；

（5）计算所述j个高适应度的染色体是否满足步骤（2）所设定的目标值；

（6）将满足目标值的染色体作为初烤烟配方输出。

其中，在所述步骤（1）中，根据每一个初烤烟的库存数量和选择的m项化学指标的指标值，构建出

n个初烤烟的库存量集合K：K={k1,k2,…,ki,…,kn}；

n个初烤烟的m个化学指标项所构成的指标值矩阵A：

。

在所述步骤（2）中，设定本次配打所形成的片烟的目标值包括：片烟的数量和设计允差、以及片烟的化学指标目标值和各目标值的设计允差，建立

本次配打的目标值集合：{b₀，b₁，b₂，…，b_i，…，b_m}；

本次配打的设计允差：{c₀，c₁，c₂，…，c_i，…，c_m}；

其中，b₀为片烟的数量；b₁，b₂，…，b_i，…，b_m为m个化学指标的目标值；

c₀为片烟数量的设计允差；c₁，c₂，…，c_i，…，c_m为m个化学指标的设计允差。

在所述步骤（3）中，所述库存量使用比例在0-1之间随机产生，并形成s个染色体，由此构建产生的初始种群为：

；