以下是一个简单的白酒勾兑比例计算示例代码，主要用于辅助理解勾兑算法逻辑。实际生产中的勾兑工艺需要结合专业品鉴和化学分析，此代码仅供参考：
python
class BaseLiquor:
def __init__(self, name, alcohol, ester, acid, cost):
self.name = name 基酒名称
self.alcohol = alcohol 酒精度（%vol）
self.ester = ester 酯含量（g/L）
self.acid = acid 酸含量（g/L）
self.cost = cost 成本（元/L）
def calculate_blend(target_alcohol, target_ester, liquors):
勾兑比例优化计算（简化版）
目标：在满足最低目标参数的前提下最小化成本
约束条件：
1. 酒精度 >= 目标值
2. 酯含量 >= 目标值
3. 总比例为100%
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
n = len(liquors)
x0 = np.ones(n)/n 初始猜测比例
目标函数：最小化成本
def objective(x):
return sum(x[i] liquors[i].cost for i in range(n))
约束条件
constraints = [
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: sum(x[i]liquors[i].alcohol for i in range(n))
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: sum(x[i]liquors[i].ester for i in range(n))
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: sum(x)
比例边界（0-1）
bounds = [(0,1) for _ in range(n)]
res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=constraints)
if res.success:
return {liquors[i].name: round(res.x[i], 4) for i in range(n) if res.x[i] > 0}
else:
return "无法找到可行解
示例基酒
liquors = [
BaseLiquor("陈酿", 68, 2.8, 1.2, 150),
BaseLiquor("老酒", 72, 3.5, 1.5, 220),
BaseLiquor("新酒", 65, 2.0, 0.8, 100)
目标参数
targets = {
'alcohol': 52.0, 目标酒精度
'ester': 2.3 最低酯含量
result = calculate_blend(targets['alcohol'], targets['ester'], liquors)
print("推荐勾兑比例：", result)
注意事项：
1. 实际勾兑需考虑200+种微量成分的协调性
2. 感官指标（如绵柔度、回味等）难以量化计算
3. 专业勾兑需结合色谱分析、专家品评等
4. 降度计算需考虑水处理工艺的影响
5. 不同香型（酱香/浓香/清香）算法差异较大
建议结合以下专业维度优化：
1. 添加更多风味物质约束（如己酸乙酯、乙酸乙酯比例）
2. 考虑老熟度参数（基酒存储年限）
3. 引入机器学习模型进行感官预测
4. 添加沉淀物析出风险预警算法
此代码仅作为技术演示，实际应用需专业人员调整验证。
