Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares [recurso eletrônico]
Vítor de Oliveira Pochmann
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP P75s
[Multi-objective recommendation system for food diets]
Campinas, SP : [s.n.], 2022.
1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Fernando José Von Zuben
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Resumo: Este trabalho está voltado ao desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizado para dietas alimentares, que procura sugerir ao usuário um elenco diverso de quatro refeições diárias (café da manhã, almoço, lanche e jantar) capazes de atender simultaneamente um elenco de...
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Resumo: Este trabalho está voltado ao desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizado para dietas alimentares, que procura sugerir ao usuário um elenco diverso de quatro refeições diárias (café da manhã, almoço, lanche e jantar) capazes de atender simultaneamente um elenco de especificações nutricionais definidas por especialistas e também otimizar múltiplos objetivos conflitantes associados à dieta alimentar. Embora outros objetivos possam ser considerados, o conflito aqui se dá entre respeitar uma proposta de distribuição de energia e quantidade de alimentos entre as refeições e minimizar o custo total de aquisição e preparo, o que leva a várias soluções de compromisso que aproximam a fronteira de Pareto, a qual contém todas as soluções eficientes do problema. As soluções eficientes são buscadas a partir do emprego conjunto dos pacotes de otimização NSGA-II e Gurobi, após formular o problema da dieta como de otimização binível: um problema combinatório e multiobjetivo no nível superior – quais alimentos de cada categoria (as categorias de alimentos disponíveis e as categorias alocadas a cada uma das quatro refeições são definidas previamente) devem compor a dieta – e um problema de programação matemática no nível inferior – qual a quantidade ótima dos alimentos selecionados para compor a dieta, respeitando as restrições nutricionais impostas pelo especialista, de forma personalizada. O NSGA-II resolve o problema combinatório sob uma perspectiva multiobjetivo, ao evoluir soluções candidatas que especificam quais alimentos compõem as quatro refeições diárias. A avaliação de cada proposta de solução candidata fornecida pelo NSGA-II é realizada após a obtenção da quantidade ótima de cada alimento na proposta, utilizando o Gurobi. Esta definição por parte do Gurobi deve levar em conta todas as restrições associadas à dieta e uma tabela com a composição nutricional e calórica individual de cada alimento, ambas fornecidas pelo usuário ao Gurobi. Como o Gurobi não opera diretamente com uma perspectiva de otimização multiobjetivo, a sua função-objetivo envolve maximizar o total de energia da dieta diária. Resultados experimentais, considerando custos fictícios para os alimentos, mostram que NSGA-II e Gurobi operam em sinergia, fornecendo um elenco diverso de cardápios para as quatro refeições diárias, realizando assim uma boa aproximação da fronteira de Pareto. O diferencial desta solução multiobjetivo para o problema da dieta, então, está no fornecimento de soluções candidatas diversas e, ao mesmo tempo, eficientes (no sentido de aproximarem a fronteira de Pareto e se distribuírem ao longo de sua extensão), após um balanço otimizado entre o que a dieta alimentar específica e o que os alimentos selecionados oferecem
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Abstract: This work is aimed at developing a personalized recommendation system for food diets, which seeks to suggest to the user a diverse list of four meals a day (breakfast, lunch, snack, dinner) capable of simultaneously meeting a list of nutritional specifications defined by experts and also...
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Abstract: This work is aimed at developing a personalized recommendation system for food diets, which seeks to suggest to the user a diverse list of four meals a day (breakfast, lunch, snack, dinner) capable of simultaneously meeting a list of nutritional specifications defined by experts and also optimizing multiple conflicting goals associated with diet. Although other objectives can be considered, the conflict here is between following a proposal for the distribution of energy and quantity of food among the meals, and minimizing the total cost of acquisition and preparation, which leads to several trade-offs that approach the Pareto frontier, which contains all efficient solutions to the problem. Efficient solutions are sought from the joint use of the NSGA-II and Gurobi optimization packages, after formulating the diet problem as a bilevel optimization: a combinatorial and multi-objective problem at the top level – which foods from each category (the available food categories and the categories allocated to each of the four meals are defined in advance) should make up the diet – and a mathematical programming problem at the lower level – what is the optimal amount of the selected foods to compose the diet, respecting the nutritional restrictions imposed by the expert, in a personalized way. The NSGA-II solves the combinatorial problem from a multi-objective perspective, by evolving candidate solutions that specify which foods make up the four daily meals. The evaluation of each proposal for candidate solution provided by the NSGA-II is carried out after obtaining the optimal amount of each food in the proposal, using Gurobi. This definition by the Gurobi must take into account all restrictions associated with the diet and a table with the individual nutritional and caloric composition of each food, both provided by the user to the Gurobi. As Gurobi does not operate directly with a multi-objective optimization perspective, its objective function involves maximizing the total energy of the daily diet. Experimental results, considering fictitious food costs, show that NSGA-II and Gurobi operate in synergy, providing a diverse list of menus for the four daily meals, thus making a good approximation of the Pareto frontier. The distinctive aspect of this multi-objective solution to the diet problem, then, lies in the supply of diverse and, at the same time, efficient candidate solutions (in the sense of approaching the Pareto frontier and being scattered along its extension), after an optimized balance between what the diet specifies and what the selected foods offer
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Von Zuben, Fernando José, 1968-
Orientador
Coelho, Guilherme Palermo, 1980-
Avaliador
Lyra Filho, Christiano, 1951-
Avaliador
Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares [recurso eletrônico]
Vítor de Oliveira Pochmann
Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares [recurso eletrônico]
Vítor de Oliveira Pochmann