【摘 要】
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为提高食谱设计质量与效率,提出一种基于交互式进化计算的食谱智能优化方法。根据用户评价值和食谱菜品优化模型确定食谱样本隐式指标与显式指标;基于NSGA-II算法获得食谱样
【机 构】
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郑州航空工业管理学院智能工程学院,郑州航空工业管理学院航空工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51975539),河南省科技开放合作计划基金项目(182106000019),河南省重点研发与推广专项基金项目(212102210491)
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为提高食谱设计质量与效率,提出一种基于交互式进化计算的食谱智能优化方法。根据用户评价值和食谱菜品优化模型确定食谱样本隐式指标与显式指标;基于NSGA-II算法获得食谱样本Pareto优化解。为使Pareto优化解更好兼顾用户偏好与营养均衡,引入指标均衡度指导进化。当指标均衡度较低时,采用遗传算法模块对显式指标单独进化,提高指标均衡性。用遗传算法最优解替换原优化结果中指标均衡度最低个体,改造Pareto前沿。以传统交互式遗传算法和食物交换法为对比方法,验证了该方法在个性化适应性、有效性和可用性等3个方面均优
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