勾兑是白酒生产工艺的重要环节,对于稳定或提高白酒质量起着十分重要的作用。随着用户需求的不断变化,白酒勾兑配比优化研究也变得越来越重要。本文通过分析传统的勾兑配比方法存在的问题和不足,提出了改进遗传算法的勾兑配比方法,并用不同度数的白酒进行了对比与验证,通过实验说明改进遗传算法的勾兑配比方法的有效性。本文主要的研究内容如下:（1）采集白酒微量数据用于分析传统的勾兑配比方法存在的问题。发现线性规划、目标规划等传统的勾兑配比方法仅能解决约束条件较少、规模较小的问题,难以解决变量个数较多、约束条件较多的勾兑配方问题。（2）白酒勾兑配方模型的构建及其求解。基于勾兑配方设计原则,以勾兑成本的最低经济成本为目标函数,以目标酒勾兑标准所需的最低含量标准和基酒的用量上限、用量下限为约束条件,构建白酒勾兑配方模型。为了得到勾兑配方的最优解,对标准遗传算法进行了一些改进,如用实数编码代替二进制编码,使用改进比例选择策略和精英保留策略的选择操作,采用自适应的交叉和变异操作,进行改进遗传算法的勾兑配方设计,进而求解出最佳白酒勾兑配比。（3）不同度数的白酒勾兑配比优化方案的对比。选取不同度数的白酒勾兑配方的仿真实验,与标准遗传算法、自适应遗传算法进行比较,仿真结果表明改进遗传算法解决白酒勾兑配方问题在优化精度和优化结果上比标准遗传算法、自适应遗传算法有更高的优化效率和更好的优化结果。（4）设计了基于改进遗传算法的白酒辅助勾兑系统。分别用单目标线性规划、模糊规划法、目标规划法、遗传算法、自适应遗传算法和改进遗传算法对白酒勾兑进行配比,根据不同的类型的白酒,设计不同的勾兑配方。然后通过仿真实验,分析验证了基于改进遗传算法的辅助勾兑系统的可行性和合理性,有利于酒厂进一步实现精准勾兑。