基于NSGA-Ⅱ遗传算法的烟用香精数字化调香研究及应用

为进一步提高烟用香精的创作效率,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)最优解的多目标最优化遗传算法,以建立的344种单体香原料描述信息库和30组经验配方单为基础,建立了烟用香精数字化调香方法,并分别以花香和果香为调香目标,成功输出与调香目标较符合的数字化调香香精配方。结果表明:(1)得到的花香香精和果香香精在嗅香和卷烟加香风格上均较符合相应的目标要求;(2)花香香精的嗅香以花香(7.0分)和甜香(5.0分)为主体香韵,加香后卷烟烟气中花香、甜香和清香香韵有较大改善,分别由0.1、2.5和2.0分提高到2.5、3.3和3.0分;(3)果香香精的嗅香以果香(7.0分)、甜香(5.5分)为主体香韵,加香后能明显增强烟气中的果香、甜香和清香香韵,分别由0.5、2.5和2.0分提高到3.2、3.5和3.1分;(4)经过卷烟加香验证,两种数字化调香香精均能较好地与叶组配方相协调,对卷烟烟气品质特征有一定程度改善,较符合烟用香精要求;(5)该数字化调香方法可简化烟用香精调香过程,提高卷烟调香效率。