一、核心功能模块
1. 基础计算模块
2. 智能优化模块
python
from scipy.optimize import minimize
def objective(x):
x为各基酒比例，目标函数示例：最小化成本
return sum([x[i]costs[i] for i in range(len(x))])
约束条件示例：酒精度、总酸、总酯
constraints = (
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: sum([x[i]abv[i] for i in range(n)])
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: sum(x)
3. 基酒数据库
二、技术架构
1. 前端界面
2. 后端引擎
3. 扩展功能
三、算法实现示例（酒精度混合计算）
python
def calculate_blend(recipes, target_abv):
param recipes: 基酒列表[(volume, abv),...]
param target_abv: 目标酒精度
return: 各基酒调整比例
total_volume = sum(v for v, _ in recipes)
current_abv = sum(v a for v, a in recipes) / total_volume
构建调整矩阵
此处可扩展为多基酒优化算法
if len(recipes) == 2:
使用十字交叉法计算比例
ratio = (target_abv
return [ratio/(1+ratio), 1/(1+ratio)]
多基酒情况使用线性规划
此处可扩展为带约束的优化问题
return None
四、行业特殊考量
1. 风味协同效应处理
2. 合规性检查
3. 生产适配功能
五、测试验证方案
1. 单元测试用例
python
def test_alcohol_blend:
验证50%vol和40%vol勾调成45%vol
assert calculate_blend([(1,50), (1,40)], 45) == [0.5, 0.5]
验证60%vol和30%vol勾调成50%vol
assert abs(calculate_blend([(1,60),(1,30)],50)[0]
2. 行业标准验证
该方案实现了白酒勾兑从基础计算到智能优化的完整工作流程，兼顾了行业特殊需求和技术可行性。实际开发中建议采用敏捷开发模式，优先实现核心计算功能，逐步迭代风味优化等高级模块。
