CN110432539A - 一种卷烟原料余缺替代方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种卷烟原料余缺替代方法，包括：设定基准卷烟的物理属性，所述物理属性包括：烟支重量、烟丝总重、烟支长度、烟支周长和总通风率；获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，并建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵；根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数；根据所述目标函数和所述关联矩阵，构建多目标优化的计算模型；根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。本发明能提高同一品牌卷烟质量的稳定性，减少卷烟配方匹配的维护效率和成本。

Description

一种卷烟原料余缺替代方法
技术领域
本发明涉及烟草配方匹配技术领域，尤其涉及一种卷烟原料余缺替代方法。
背景技术
对于卷烟生产企业来说，保证卷烟产品的质量稳定和风味稳定尤为重要。当卷烟配方中有某种原料出现短缺时，需要进行余缺替代处理。目前国内的烟叶原料余缺替代方法主要是通过相关的专业配方设计人员重复、大量的进行感官评价工作来寻找短缺烟叶的替代原料。该过程费时费力，同时受到配方设计人员主观因素的影响，可能会造成新配方与原配方风味差别较大，有害成分释放量差别较大，还可能带来无用的感官评吸工作。在一些突发情况下，配方需要大幅度变更，而配方设计人员无法在短时间内进行大量评吸，配方的质量也无法得到保证。
同时，不同产地，不同品种和不同年份的烟叶原料所制卷烟的主流烟气中有害成分释放量与卷烟感官质量存在巨大的差异。即便是相同产地、品种、年份的烟叶，其烟叶的部位、长度、厚度、颜色、光泽、组织、成分也都影响着烟叶的品质。因此，在处理烟叶原料的余缺替代问题中，如何保证新配方与原配方拥有相同的风味以及有害成分释放量，具有重要的研究意义。
发明内容
本发明提供一种卷烟原料余缺替代方法，解决现有卷烟生产过程中某种原料需要进行余缺替代时，存在卷烟质量的稳定性无法保证的问题，能提高同一品牌卷烟质量的稳定性，减少卷烟配方匹配的维护效率和成本。
为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：
一种卷烟原料余缺替代方法，包括：
设定基准卷烟的物理属性，所述物理属性包括：烟支重量、烟丝总重、烟支长度、烟支周长和总通风率；
获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，并建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵；
根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数；
根据所述目标函数和所述关联矩阵，构建多目标优化的计算模型；
根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。
优选的，还包括：
通过所有的有害成分释放量与感官评价指标的差值之和进行排序，得出在满足所有约束条件的前提下的余缺替代配方与最优配方。
优选的，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，包括：
测量不同批次卷烟的主流烟气中各有害成分释放量，以CO、HCN、NNK、氨、苯并芘、苯酚和巴豆醛7种有害成分的释放量作为测量目标，建立原料与各有害成分的关联矩阵W：
其中，关联矩阵W的每一行代表一种单料烟产生的有害成分释放情况，每一列代表一类有害成分的释放情况，D表示所有烟叶原料的种类数。
优选的，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
由专家组鉴定不同批次卷烟的感官质量评价，以香气质、香气量、浓度、柔细度、余味、杂气、刺激性和劲头8种感官质量指标作为测量目标建立原料与各感官评价指标的关联矩阵V：
其中，关联矩阵V的每一行代表一种单料烟的感官质量评价情况，每一列代表一个感官质量指标的评价情况。
优选的，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
按照原配方原料制作基准卷烟，并测量、鉴定基准卷烟的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标；其中，原配方原料的有害成分释放量用向量Worigin表示：
Worigin＝[worigin，1 worigin，2 ... worigin，7]，
原配方原料的感官评价指标用Vorigin表示：
Vorigin＝[vorigin，1 vorigin，2 ... vorigin，8]。
优选的，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
按照余缺替代配方原料所制作基准卷烟，并得到的主流烟气有害成份释放量向量Wnew与感官评价指标向量Vnew；
其中，wnew＝[wnew,1……wnew,7]，Vnew＝[vnew,1……vnew,8]。
优选的，所述根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数，包括：
根据向量Wnew和向量Vnew，与Worigin和Vorigin构建目标函数如下：
min：＝＞[Δw1 Δw2 ... Δw7 Δv1 Δv2 ... Δv8]，
其中，每一个Δwi或者Δvi表示调整后余缺替代配方在有害成分释放量或感官评价指标上与原配方的差值。
优选的，构建多目标优化的计算模型，包括：
将目标函数中的每个差值表示为向量X的函数，其中，向量X表示配方中不同烟叶原料的配比，向量X的表达式如下：
X＝[p1 p2 ... pj]，
满足以下约束条件：
pj≥0，
其中，Pj表示配方中的第j个原料所占比例。
优选的，所述根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方，包括：
采用NSGA-II算法进行计算，包括以下步骤：
(1)初始化第一代父代候选配方，在第一代候选配方的初始化阶段，存在短缺的原料为PR,去掉短缺原料后的候选配方为向量X0：
将新生成的候选配方应重新计算各个原料占比，以满足约束条件，通过遍历比较，找到最优解集，作为第一代父代种群；
(2)对所有生成的父代候选按照Rank进行非支配排序，支配度为0(即rank＝1)的群体应排在前方；
(3)通过选择、交叉、变异生成第一代子代候选配方；
(4)判断第一代子代候选配方是否满足约束件，如果不，则重新生成第一代子代候选配方；
(5)对第一代的子代候选配方和父代候选配方进行合并，并作为更新后的父代候选配方；
(6)再次进行选择、交叉、变异操作，并在满足约束条件时进行子父代合并
(7)再次非支配排序并计算拥挤度；
(8)根据非支配排序和一定的阈值，选择下一代父代候选，在支配度相同时，按照拥挤度进行排序比较；
(9)根据设定的结束条件进行迭代操作，以获得余缺替代的最优配方。
本发明提供一种卷烟原料余缺替代方法，通过获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，构建多目标优化的计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。解决现有卷烟生产过程中某种原料需要进行余缺替代时，存在卷烟质量的稳定性无法保证的问题，能提高同一品牌卷烟质量的稳定性，减少卷烟配方匹配的维护效率和成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的具体实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明提供的一种卷烟原料余缺替代方法示意图；
图2是本发明实施例提供的NSGA-II算法迭代的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例的方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。
针对当前卷烟产品因某种原料出现短缺时需要进行余缺替代处理时，易存在替代配方不精准，无法保证新配方与原配方拥有相同的风味。本发明提供一种卷烟原料余缺替代方法，通过获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，构建多目标优化的计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。解决现有卷烟生产过程中某种原料需要进行余缺替代时，存在卷烟质量的稳定性无法保证的问题，能提高同一品牌卷烟质量的稳定性，减少卷烟配方匹配的维护效率和成本。
如图1所示，一种卷烟原料余缺替代方法，包括：
S1：设定基准卷烟的物理属性，所述物理属性包括：烟支重量、烟丝总重、烟支长度、烟支周长和总通风率；
S2：获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，并建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵；
S3：根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数；
S4：根据所述目标函数和所述关联矩阵，构建多目标优化的计算模型；
S5：根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。
在实际应用中，选择较常用的参数作为物理属性，如设定烟支重量为1g(误差小于0.05g)；烟丝总重为0.78g(误差小于0.025g)；烟支长度为84mm(误差小于1mm)；总通风率为10％(误差小于2％)等。
通过研究不同烟叶原料对主流烟气有害成分释放量与感官评价的影响，分别建立原料与各有害成分释放量、原料与各感官评价指标的关联矩阵。通过多目标优化算法，寻找库存短缺烟叶的替代品，并调整各叶组成分，以达到与原配方相似的有害成分释放量与感官评价，从而解决配方的余缺替代问题，具体步骤如下：
步骤一：将不同烟叶原料分别制成不同批次的由单一烟叶原料构成的基准卷烟。基准卷烟是指以一定的三丝配比、辅材选配、烟丝总重、卷烟长度、卷烟周长等卷烟物理属性为基准，单独改变烟叶原料的实验用卷烟。要求基准卷烟的物理属性选择较常用的参数作为基准。
步骤二：测量不同批次卷烟的主流烟气中各有害成分释放量，并建立原料与各有害成分的关联矩阵。本发明以CO、HCN、NNK、氨、苯并芘、苯酚和巴豆醛7种有害成分的释放量作为测量目标。关联矩阵W的每一行代表一种单料烟产生的有害成分释放情况，每一列代表一类有害成分的释放情况。D表示所有烟叶原料的种类数。
步骤三：由专家组鉴定不同批次卷烟的感官质量评价，并建立原料与各感官评价指标的关联矩阵。本发明以香气质、香气量、浓度、柔细度、余味、杂气、刺激性和劲头8种感官质量指标作为测量目标。关联矩阵V的每一行代表一种单料烟的感官质量评价情况，每一列代表一个感官质量指标的评价情况。D表示所有烟叶原料的种类数。
步骤四：按照原配方原料制作基准卷烟，并测量、鉴定基准卷烟的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标；其中，原配方原料的有害成分释放量用向量Worigin表示：
Worigin＝[worigin，1 worigin，2 ... worigin，7]，
原配方原料的感官评价指标用Vorigin表示：
Vorigin＝[vorigin，1 vorigin，2 ... vorigin，8]。
步骤五：通过建立模型，自动选取短缺原料的替代品，并通过调整叶组中各烟叶原料配比，使得余缺替代后的叶组配方所制基准卷烟的有害气体释放量Wnew和感官评价指标Vnew，与Worigin和Vorigin相同或尽可能相似。模型细节如下：
模型的目标函数为：
min：＝＞[Δw1 Δw2 ...Δw7 Δv1 Δv2 ... Δv8]，
其中每一个Δwi或者Δvi表示调整后配方在有害成分释放量或这感官评价指标上与原配方的差值，每个差值可以表示为关于向量X的函数，向量X表示配方中不同烟叶原料的配比，X的表达式如下：
X＝[p1 p2 ... pj]
满足以下约束条件：
pj≥0，
其中，Pj表示配方中的第j个原料所占比例。
以Δw1为例，其表达式如下：
因此，余缺替代问题可转化为最小化所有f(X)的多目标优化问题。而NSGA-II算法在处理多目标优化问题时的表现良好，且收敛快速。因此可采用NSGA-II算法作为烟叶原料余缺替代问题的解决方法。为了使算法与本发明所解决实际问题相结合，对NSGA-II算法做出以下改进和调整：
(1)在第一代候选配方的初始化阶段，存在短缺的原料为PR(为了方便说明，假设只有一种原料短缺，多种原料短缺的情况与一种原料短缺类似),去掉短缺原料后的候选配方为向量X0：
可以替代PR的原料集合A可以根据烟叶原料库存情况定义，A属于所有原料集合D的子集。随机挑选一定数量的A中的原料作为替代品，也可以约束替代原料的个数不超过s。例如，令s＝1则约束替代原料为一种A中的原料。当约束条件定义完成后，随机产生n个候选配方，候选配方中P1到PR-1由原配方中对应各原料配比加上随机数生成，替代的原料由随机挑选A中的s’个替代原料生成，但是应该满足s’小于等于s的约束条件。新生成的候选配方应重新计算各个原料占比，以满足P的约束要求。通过遍历比较，找到Pareto最优解集，作为第一代父代种群。
(2)在交叉操作中，子代种群由父代种群交叉产生，交叉时采用精英策略，利用而元锦标方法生成子代配方。在交叉过程中，配方P1到PR-1中的原料按照常规方式(50％的概率)交叉，PR到PR+s’-1中相同的原料按照常规方式交叉，PR到PR+s’-1中不同的原料按照一定概率保留。
(3)在变异操作中，P1到PR-1中的原料可以按照一定概率加上随机数作为变异后的值，PR到PR+s’-1中的替代原料可以按照一定概率添加A中的未被挑选的原料或由A中未被挑选的原料替换，但应满足s’小于等于s的约束条件。
(4)更进一步的，可以根据实际需求添加约束条件，例如新配方需要在一定的成本范围内，原配方中不需要替代的原料(P1到PR-1中的原料)在一定的变动范围内。在添加约束条件时，需要保证可行解集不为空集。
步骤六：遵循NSGA-II算法中选择，交叉，变异，排序，筛选的过程，通过多次迭代，最终生成最优解集。通过所有指标差值的和进行排序，得出在满足所有约束条件的前提下的余缺替代方案与最优配方。所有指标差值的和由如下公式所示：
如图2所示，在一实施例中，NSGA-II算法迭代过程如下：
步骤1：采用改进过的初始化方案生成第一代父代候选配方，详情如发明内容的步骤五中所述。
步骤2：对所有生成的父代候选按照Rank进行非支配排序，支配度为0(即rank＝1)的群体应排在前方。
步骤3：根据非支配排序和一定的阈值，选择要保留的参与遗传过程的第一代父代候选。
步骤4：采用改进过的交叉方案对第一代父代候选进行交叉操作，生成第一代子代候选，详情如发明内容的步骤五中所述。
步骤5：采用改进过的变异方案对第一代子代候选进行交叉操作，生成更新后的第一代子代候选，详情如发明内容的步骤五中所述。
步骤6：针对不满足约束条件的子父代个体进行筛除，并重新生成。
步骤7：对第一代的子父代候选进行合并，作为更新后的父代输入到下一步骤。
步骤8：对输入的父代候选进行选择、交叉、变异操作。
步骤9：在满足约束条件的情况下，进行子父代合并。
步骤10：再次进行非支配度排序。
步骤11：计算拥挤度。
步骤12：根据非支配排序和一定的阈值，选择下一代父代候选。在支配度相同时，按照拥挤度进行排序比较。
步骤13：返回步骤8进行迭代操作，直到满足一定的结束条件。
步骤14：针对最后一次迭代的输出结果，将所有属于Pareto前沿的候选按所有指标差值的和进行排序，得到余缺替代的最优解决方案。
可见，本发明提供一种卷烟原料余缺替代方法，通过获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，构建多目标优化的计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。解决现有卷烟生产过程中某种原料需要进行余缺替代时，存在卷烟质量的稳定性无法保证的问题，能提高同一品牌卷烟质量的稳定性，减少卷烟配方匹配的维护效率和成本。
以上依据图示所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，以上所述仅为本发明的较佳实施例，但本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，包括：
设定基准卷烟的物理属性，所述物理属性包括：烟支重量、烟丝总重、烟支长度、烟支周长和总通风率；
获取原配方原料、余缺替代配方原料和备选配方原料的基准卷烟对应的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标，并建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵；
根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数；
根据所述目标函数和所述关联矩阵，构建多目标优化的计算模型；
根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方。
2.根据权利要求1所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，包括：
通过所有的有害成分释放量与感官评价指标的差值之和进行排序，得出在满足所有约束条件的前提下的余缺替代配方与最优配方。
3.根据权利要求2所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，包括：
测量不同批次卷烟的主流烟气中各有害成分释放量，以CO、HCN、NNK、氨、苯并芘、苯酚和巴豆醛7种有害成分的释放量作为测量目标，建立原料与各有害成分的关联矩阵W：
其中，关联矩阵W的每一行代表一种单料烟产生的有害成分释放情况，每一列代表一类有害成分的释放情况，D表示所有烟叶原料的种类数。
4.根据权利要求3所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
由专家组鉴定不同批次卷烟的感官质量评价，以香气质、香气量、浓度、柔细度、余味、杂气、刺激性和劲头8种感官质量指标作为测量目标建立原料与各感官评价指标的关联矩阵V：
其中，关联矩阵V的每一行代表一种单料烟的感官质量评价情况，每一列代表一个感官质量指标的评价情况。
5.根据权利要求4所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
按照原配方原料制作基准卷烟，并测量、鉴定基准卷烟的主流烟气有害成分释放量与感官评价指标；其中，原配方原料的有害成分释放量用向量Worigin表示：
Worigin＝[ωorigin，1ωorigin，2…ωorigin，7]，
原配方原料的感官评价指标用Vorigin表示：
Vorigin＝[vorigin，1 vorigin，2…vorigin，8]。
6.根据权利要求5所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，所述建立各原料对应的有害成分释放量的关联矩阵和各感官评价指标的关联矩阵，还包括：
按照余缺替代配方原料所制作基准卷烟，并得到的主流烟气有害成份释放量向量Wnew与感官评价指标向量Vnew；
其中，wnew＝[wnew,1……wnew,7]，Vnew＝[vnew,1……vnew,8]。
7.根据权利要求6所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，所述根据所述余缺替代配方原料与所述原配方原料对应的有害成分释放量与感官评价指标的差值，建立差值最小的目标函数，包括：
根据向量Wnew和向量Vnew，与Worigin和Vorigin构建目标函数如下：
min：＝＞[Δw1Δw2...Δw7Δv1Δv2...Δv8]，
其中，每一个Δwi或者Δvi表示调整后余缺替代配方在有害成分释放量或感官评价指标上与原配方的差值。
8.根据权利要求7所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，构建多目标优化的计算模型，包括：
将目标函数中的每个差值表示为向量X的函数，其中，向量X表示配方中不同烟叶原料的配比，向量X的表达式如下：
X＝[p1 p2...pj]，
满足以下约束条件：
pj≥0，
其中，Pj表示配方中的第j个原料所占比例。
9.根据权利要求8所述的卷烟原料余缺替代方法，其特征在于，根据所述计算模型进行优化迭代计算，得到最优配方，包括：
采用NSGA-II算法进行计算，包括以下步骤：
(1)初始化第一代父代候选配方，在第一代候选配方的初始化阶段，存在短缺的原料为PR,去掉短缺原料后的候选配方为向量X0：
将新生成的候选配方应重新计算各个原料占比，以满足约束条件，通过遍历比较，找到最优解集，作为第一代父代种群；
(2)对所有生成的父代候选按照Rank进行非支配排序，支配度为0(即rank＝1)的群体应排在前方；
(3)通过选择、交叉、变异生成第一代子代候选配方；
(4)判断第一代子代候选配方是否满足约束件，如果不，则重新生成第一代子代候选配方；
(5)对第一代的子代候选配方和父代候选配方进行合并，并作为更新后的父代候选配方；
(6)再次进行选择、交叉、变异操作，并在满足约束条件时进行子父代合并
(7)再次非支配排序并计算拥挤度；
(8)根据非支配排序和一定的阈值，选择下一代父代候选，在支配度相同时，按照拥挤度进行排序比较；
(9)根据设定的结束条件进行迭代操作，以获得余缺替代的最优配方。
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