[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

权利要求书

1.一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，其特征在于，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。

2.如权利要求1所述的一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，其特征在于，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：

B_max为用户输入食材重量量中的最大值，B_i为相应食材的输入重量。

3.如权利要求1所述的一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，其特征在于，所述对遗传算法进行选择算子的改进，具体为：

将种群全部个体的适应度一一计算出来；

将种群按照适应度的大小，由小到大进行排序；

将排序结果分为三等份，第一份为适应度最高的个体，第二份为适应度居中的个体，第三份为适应度较低的个体；

将第三份个体直接淘汰，并且将第一份适应度高的个体复制一份，跟随没有淘汰的个体进入到下一代中，用于抵消淘汰操作对父代种群产生的个体减少的影响。

4.如权利要求1所述的一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，其特征在于，所述对遗传算法进行交叉算子的改进，具体为：

交叉算子P_c设置为：

P_c＝0.8×(1-s)

其中s为两个个体的相似度，即交叉算子与两个个体的相似度成负相关，用于增加优秀个体遗传到下一代的概率。

5.如权利要求1所述的一种结合多目标线性规划与遗传算法的菜谱推荐方法，其特征在于，所述对遗传算法进行变异算子的改进，具体为：

采用动态变异算子计算方法，公式如下：

其中，p_m为变异算子，p_min为最小变异算子，p_max为最大变异算子，f为当前个体适应度，f_ave为全部个体的平均适应度，f_min为当前种群中的最小适应度，f_max为当前种群中的最大适应度。