基于蜂蜜形成优化算法（HFO-1）的苦瓜干燥模型参数优化及其在食品保鲜与营养保留中的应用研究

本刊推荐：本研究创新性地应用蜂蜜形成优化算法（HFO-1）对苦瓜薄层干燥模型进行参数优化，首次系统比较遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）在14种干燥模型中的表现。结果表明HFO-1在RMSE、χ2、MAE和EF等指标上显著优于传统算法（优化幅度达6.84×102%），为农产品干燥工艺优化提供了新范式。

　　

Highlight

本研究首次将新型蜂蜜形成优化算法（HFO-1）应用于薄层干燥模型参数优化，在苦瓜干燥研究中实现了算法创新与农业应用的突破性结合。

Material, sample preparation and drying tests

苦瓜（Momordica charantia）作为一种具有特殊苦味的瓜类蔬菜，被制备成8毫米切片后进行渗透预处理。实验采用不同浓度（50/60/70 Brix）的糖液和葡萄蜜汁（Pekmez）进行10-30小时浸泡，随后在70°C对流干燥机中持续干燥直至达到平衡含水率。每组实验均实时记录重量变化数据，为后续建模提供基础数据集。

Results and Discussion

通过HFO-1算法对14种薄层干燥模型（包含Newton、Page、Midilli等经典模型）的参数优化显示，Modified Henderson and Pabis I模型在70 Brix糖液浸泡10小时的样本中取得最优结果：RMSE（5.74×10^-4）、χ²（4.43×10^-7）、MAE（4.08×10^-4）和EF（1.00）等指标均显著优于传统优化算法。该算法相比PSO和GA性能提升超过684%，展现出在低维搜索空间中卓越的收敛速度和抗局部最优能力。

Conclusions

本研究证实HFO-1算法在干燥模型参数优化中的优越性，首次系统建立了苦瓜在不同渗透预处理条件下的干燥动力学模型。通过抗噪声测试验证了模型的鲁棒性，为农产品干燥工艺的精准控制和营养品质保持提供了创新性解决方案。