[发明专利]一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法

说明书

本发明公开了一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法。首先建立菜谱数据库，并记录用户饮食偏好；然后用户根据健康指引，在系统中输入本次就餐所须食材与食材重量，从菜谱数据库中筛选出所有能够实现的菜谱，构建成线性规划方程；之后对遗传算法进行适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的改进，利用改进的算法，对线性规划方程进行求解，得到满足本次就餐所须食材与重量条件下的菜谱与菜谱重量的组合；最后基于用户饮食偏好，对菜谱组合进行排序并输出给用户。本发明可以根据用户输入的食材给出合适的菜谱推荐，并且基于用户饮食偏好进行推荐排序，从而提高营养学干预在慢病管控中的效果。

技术领域

本发明涉及慢病管控、智能推荐技术领域，具体涉及一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法。

背景技术

我国慢性疾病的患者日益增加，但是相关的营养服务却难以及时更新，因此专业的配餐服务是当今社会的强烈需求。传统的营养配餐过程中，营养师结合居民的身体情况，给出适宜摄入的食材。但是从食材到菜谱这一部分，没有给出具体的营养指导。很多用户仅仅只是根据主观判断来进行食材的烹饪，从而大大降低了营养配餐在慢病管控中的作用。

目前的现有技术之一是李宁的《基于多目标线性规划的智能营养配餐系统研究》所提出的智能营养配餐系统，该技术使用多目标线性规划算法基于营养素的约束给出对应的食材推荐，并且利用遗传算法加快多目标线性规划的求解速度，从而实现慢病患者的智能配餐。该技术的缺点是缺乏从食材到菜谱的智能决策过程，并且没有考虑用户偏好对于菜谱选择的影响。

目前的现有技术之二是黄肇明等的《基于遗传算法的临床营养治疗食谱优化研究》所提出的食谱优化方法，该技术提出一种基于MATLAB遗传算法的线性整数规划算法,求解临床营养上的治疗食谱优化问题,建立满足营养素要求的约束方程和最小化花费等式的整数线性规划数学模型,用于解决临床的治疗食谱优化问题。该技术的缺点是无法实现多样化的智能配餐，并且缺乏从食材到菜谱的推荐过程，适用性较低。

发明内容

本发明的目的是克服现有方法的不足，提出了一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法。本发明解决的主要问题是，(1)如何实现从食材到菜谱的智能决策过程；(2)如何实现菜谱依据用户的偏好进行推荐排序。

为了解决上述问题，本发明提出了一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，所述方法包括：

初始化处理，构建菜谱数据库，所述菜谱数据库记录了每一道菜谱所需要用到的食材与食材百分比，用户首次使用时在系统中输入饮食偏好；

用户根据当前身体状况与健康指引，在系统中输入本次就餐所必须包含的食材与食材重量；

依据所述本次就餐所必须包含的食材与食材重量，从所述菜谱数据库中筛选出所有能够实现的菜谱，构建成线性规划方程；

对遗传算法进行适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的改进，利用所述改进的遗传算法，对所述线性规划方程进行求解，得到满足所述本次就餐所必须包含的食材与食材重量条件下的菜谱与菜谱重量的组合；

基于所述饮食偏好，对所述菜谱与菜谱重量的组合进行排序并输出给用户。

优选地，所述对遗传算法进行适应度函数的改进，具体为：

适应度函数设计如下：

f(x)＝a₁Z₁+a₂Z₂+…+a_nZ_n

其中，Z_i为菜谱中第i号食材的重量与用户输入值之间的误差，a_i为选择参数，取值如下：