《表8 4次数字化调香结果所用香原料的主体香韵占比》

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《基于NSGA-Ⅱ遗传算法的烟用香精数字化调香研究及应用》

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由于初始种群为随机选取，因此在迭代不充分的情况下，输出的结果存在一定差异，但仍能保持一致的香韵目标。若希望得到具有一致性调香目标且不失个性的多个候选调香结果，可通过降低迭代次数来实现。例如，以花香为主体香韵目标，配方原料数量为16（不含溶剂），迭代次数设置为6次。进行4次数字化调香试验，并对得到的配方单中所用香原料的占比（以香原料的主体香韵为代表）进行比较。结果（表8）表明：4次数字化调香输出结果中均带有分别以果香、花香、甜香、清香和烤烟烟香为主体香韵的香原料，其中第1次和第2次输出结果中，所用具有相同主体香韵的原料数量完全一致；此外，4次结果中共有的香原料数量为7个，占单个配方原料数量比例为43.75%。可见，该数字化调香算法能输出与主体香韵目标一致的结果，其结果的差异可以增加配方的个性特征，为后续不同的卷烟加香需求提供更多选择。