[发明专利]基于粒子智能变换步长的配餐优化方法

说明书

本发明涉及封闭空间的工作人员配餐技术领域，提供一种基于粒子智能变换步长的配餐优化方法，该方法包括建立目标函数、食品种类选择优化流程、食品名称选择优化流程。本发明提出的技术方案结合封闭空间区域内食品种类和数量受限的特征，通过修改粒子群算法中粒子飞行速度的步长，采用改进粒子群算法进行目标函数寻优，获取近似满足目标函数的最优配餐方案。通过理论分析，随着迭代次数的增多，计算最优解无限接近理论最优解。

技术领域

本发明涉及特定封闭空间的工作人员配餐技术领域，特别涉及一种基于粒子智能变换步长的配餐优化方法。

背景技术

由于特定工作人员在相对独立、封闭空间内工作且无法任何时候都能获取食物补充，那么对于空间内存储有限食物种类和数量来维持工作人员的正常生命体征提出了严格的挑战。每次摄入食物营养均衡是保证工作人员身体健康的必要前提。针对上述特定环境中长期工作的人员存在几个特点：

①工作环境相对独立、封闭无法保证随时获取外界的帮助；

②空间内存储的食品种类和数量有限，食品补充也无法实现随时补充；

③工作人员在特定环境空间内工作时间长，对人体机能长期健康运转提出严酷的挑战；

④工作人员活动空间非常有限且获取锻炼机会也是少之又少。在上述严酷环境中，工作人员每天摄入食物营养均衡显得尤为重要。因此迫切需要研究并建立特定空间内对工作人员的单次配餐模型，使得工作人员每天能够摄入食物的营养成份较为均衡，保证其在相当长的一段时间内良好的身体状况。

针对特定工作人员在受限空间无法随时能获取食物补充，工作人员在相当长的一段时间内只能依靠当前存储的食物维持生命体征，合理的配餐方案是保证工作人员摄入食物的营养成份均衡的前提条件。

发明内容

【要解决的技术问题】

本发明的目的是提供一种基于粒子智能变换步长的配餐优化方法，通过构建粒子群算法模型模拟特定封闭空间内工作人员每天的就餐种类和数量，分析如何使得工作人员在一段时间内摄入食物营养均衡，结合该区域内食品种类和数量受限的特征，通过修改粒子群算法中粒子飞行速度的步长，采用改进粒子群算法进行目标函数寻优，获取近似满足目标函数的最优配餐方案。

【技术方案】

本发明是通过以下技术方案实现的。

本发明涉及一种基于粒子智能变换步长的配餐优化方法，包括建立目标函数、食品种类选择优化流程、食品名称选择优化流程，

所述食品种类选择优化流程包括步骤：

A1、将可选择的食品种类作为可行解，每一个可行解作为一个食品种类选择粒子，所有可行解的集合作为食品种类选择粒子群，设置食品种类选择粒子群的优化参数，随机初始化食品种类选择粒子群；

B1、计算每个食品种类选择粒子的适应值，设置每个食品种类选择粒子的活动空间，记录每个食品种类选择粒子的步长；

C1、每个食品种类选择粒子以局部搜索的方式在其活动空间遍历所有可行解，记录当前所有可能的配餐方案；

D1、对于每个食品种类选择粒子，以所述单次配餐模型的目标函数为比较基准，将当前最优可行解与历史最优解进行比较，并将更优可行解赋值历史最优解变量；

E1、遍历整个食品种类选择粒子群，获取历史最优食品种类配餐方案；

F1、对食品种类选择粒子的飞行速度和位置进行更新；

G1、判断是否满足终止条件，如果不满足则返回步骤B1，反之则结束食品种类选择优化流程并输出食品种类选择的最优方案。

所述食品名称选择优化流程包括步骤：