[发明专利]基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法

权利要求书

1.基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：通过添加莱维飞行和柯西变异方法对蚁狮优化算法进行改进；

步骤二：建立黄酒发酵过程模型，确定寻优参数个数；

步骤三：选取模型参数的取值范围；

步骤四：利用24°条件下黄酒发酵取得的一组确定的参数作为对照实验；

步骤五：利用所述步骤一中改进后的算法与模型相结合对模型中的参数进行寻优，通过对比黄酒发酵产物中的主要产物的数值，能否较好地拟合所述步骤四实际情况下采集到的数据，得出寻优参数，采用均方误差确定黄酒发酵过程模型的最优参数，得出黄酒发酵过程模型。

2.根据权利要求1所述的基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于，所述步骤一为：对蚁狮优化算法蚂蚁和蚁狮的位置进行初始化，采用莱维飞行方法对围绕蚁狮游走的蚂蚁种群的位置进行操作，记录每次蚂蚁和蚁狮的适应度值，观察前后两次之间是否发生改变，如果没有变化，判断其陷入局部最优，用过柯西变异使其跳出局部最优，计算记录蚁狮和蚂蚁的最优值，当迭代次数达到最大值时，跳出循环。

3.根据权利要求1所述的基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于：所述步骤二为：建立黄酒发酵过程模型，在黄酒酿造过程中同时糖化和发酵工程中会产生如下反应：

淀粉与麦曲以k1的速率结合生成中间产物，在这个过程中淀粉的消耗速率为：

S为淀粉浓度，E为麦曲浓度。淀粉链与α-淀粉酶结合的中间产物C5通过酶的作用以k2、k3和k4的速率生成产物麦芽三糖、麦芽二糖和葡萄糖，同时葡萄糖、麦芽二糖、麦芽三糖分别以k5、k6和k8的速率为酵母生长提供碳源，模型如下：

其中，R为麦芽三糖浓度，M为麦芽二糖浓度，G为葡萄糖浓度，C为酵母浓度，A为酒精浓度，O为氧气浓度，E为麦曲浓度，C_5为淀粉与麦曲结合的中间产物浓度；式中常数1.037,1.056,1.111,0.538和0.511分别为依据底物和其对应产物分子量计算得出的得率系数；剩余常数有Balling方程求得ks1 ks6是每种底物的饱和常数。

酶浓度和中间产物浓度的变化率为：

寻优参数为k₁-k₉。

4.根据权利要求1所述的基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于，所述步骤三为：选取模型参数的取值范围分别为k₁＝[0.006,0.009]，k₂＝[0.05,0.20]，k₃＝[0.001,0.005]，k₄＝[0.5,1.5]，k₅＝[1.0,2.0]，k₆＝[0.5,1.0]，k₇＝[0.005,0.10]，k₈＝[0.003,0.010]，k₉＝[0.001,0.010]。

5.根据权利要求1所述的基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于，所述步骤四对照实验的确定参数为：k₁＝0.008，k₂＝0.108，k₃＝0.002，k₄＝1.1，k₅＝1.8，k₆＝0.85，k₇＝0.008，k₈＝0.01，k₉＝0.005。

6.根据权利要求5所述的基于改进蚁狮优化算法得出黄酒发酵过程模型的方法，其特征在于，所述步骤五确定的最优参数为：k₁＝0.0066，k₂＝0.08，k₃＝0.0025，k₄＝1.13，k₅＝1.7，k₆＝0.62，k₇＝0.007，k₈＝0.04，k₉＝0.007。