An extensive search algorithm to find feasible healthy menus for humans.

Resumen

Promover estilos de vida saludables es hoy en día una prioridad pública entre la mayoría de entidades públicas. La capacidad de diseñar una gama de dietas nutritivas y atractivas es muy valiosa. La Planificación de Menús aún presenta un desafío cuya complejidad deriva de las muchas dimensiones de los problemas y las idiosincrasias del comportamiento humano hacia la alimentación. Entre las dificultades encontradas por investigadores al enfrentar el Problema de Planificación de Menús, ser capaz de encontrar una región factible rica se destaca. Lo consideramos como un sistema de desigualdades al cual tratamos de encontrar soluciones. Hemos desarrollado e implementado un algoritmo de dos fases -que principalmente surge de la Búsqueda Aleatoria y la Genética- que es capaz de encontrar rápidamente un conjunto de soluciones al sistema con el objetivo de identificar apropiadamente la región factible del problema subyacente y proceder a su densificación. Consiste en un algoritmo híbrido inspirado en una metaheurística GRASP y una recombinación posterior. Primero, genera semillas iniciales, identificando mejores candidatos y guiando la búsqueda para crear soluciones al sistema, intentando así verificar cada desigualdad. Posteriormente, la recombinación de diferentes candidatos prometedores ayuda en la densificación de la región factible con nuevas soluciones. Esta metodología es una adaptación de otras previamente usadas en literatura, y que aplicamos al MPP. Para esto, generamos una base de datos de 227 recetas y 272 ingredientes. Aplicando esta metodología a la base de datos, somos capaces de obtener un conjunto de menús completos factibles (saludables y nutritivos) para un número dado D de días.

Citar Esta Publicación

Martos-Barrachina, F., Delgado-Antequera, L., Hernández, M. et al. An extensive search algorithm to find feasible healthy menus for humans.. Oper Res Int J 22, 5231–5267 (2022).