基于粒子智能变换步长的配餐优化方法技术

本发明专利技术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。本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及特定封闭空间的工作人员配餐
，特别涉及一种基于粒子智能 变换步长的配餐优化方法。
技术介绍
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。
技术实现思路
【要解决的技术问题】 本专利技术的目的是提供一种，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】 本专利技术是通过以下技术方案实现的。 本专利技术涉及一种，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： A2、将可选择的食品名称作为可行解，每一个可行解作为一个食品名称选择粒子， 所有可行解的集合作为食品名称选择粒子群，设置食品名称选择粒子群的优化参数，随机 初始化食品名称选择粒子群； B2、计算每个食品名称选择粒子的适应值，设置每个食品名称选择粒子的活动空 间，记录每个食品名称选择粒子的步长； C2、每个食品名称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； D2、对于每个食品名称选择粒子，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； E2、遍历整个食品名称选择粒子群，获取历史最优食品名称配餐方案； F2、对食品名称选择粒子的飞行速度和位置进行更新； G2、判断是否满足终止条件，如果不满足则返回步骤B1，反之则结束食品名称选择 优化流程并输出食品名称选择的最优方案。 作为一种优选的实施方式，所述建立特定封闭空间内工作人员的单次配餐模型的 目标函数为：，其中，m为特定封闭空间内存储的食品种 类数，η为食品成分的种类数，i为食品编号，j为食品成分编号，yi为食品i的库存，Xl为需要 取用食品i的量，e表示当前消耗比率，pij表示食品i含有食品成分j的数量，aj表示当前需要 摄入食品成份j的最低量，h表示当前需要摄入食品成份j的最高量。 作为另一种优选的实施方式，所述步骤F1中食品种类选择粒子的飞行速度和位置 更新的公式为： 丨： '其中(：1，〇2，1，11为预设的优化参 数，分别表示$第!^欠@代时食&种类it華粒子白別立胃、个史最优{立 置和邻域最优位置，D为食品种类选择粒子位置变化的范围，qi(i = l， 2,...，s)为食品大类i中食品子类的个数，s为食品大类个数。作为另一种优选的实施方式，所述步骤F2中食品名称选择粒子飞行速度和位置更 新的公式为：其中(：1，〇2，1，11为预设的优化参 数，分别表示在第k次迭代时食品名称选择粒子的位置、个体历史最优位置和 邻域最优位置，，E=D*yiqi，D为食品名称选择粒子位置变化的范围，yi(i = l, 2, . . .，s)为食品大类i中的食品与该食品大类平均营养成份的标准差，py(j = l，2,. . .，n) 为食品类型为j的食品的平均营养成份，s为食品大类个数，η为食品类型个数。 作为另一种优选的实施方式，所述终止条件为迭代次数达到预设迭代次数最大 值。 下面对本专利技术进行详细说明。 本专利技术提供的首先包括建立目标函数。 单次配餐模型是针对一个工作人员单次就餐的食品配餐模型。设特定封闭空间内 存储有m种食品，且对每个工作人员每次就餐所需要摄入的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物 以及其它微量元素种类为η种。当前特定封闭空间内相对应的每种食品的库存量为 yi，工作 人员每次食用的相应食品个数为Xl，其中i = l，2, ...，m，因此工作人员每次摄入食品的数 量应该不能超过特定封闭空间内存储相应食品的最大值，即xi<yi(i = l，2,.. .，m)。如果工 作人员某些时间段食用盒饭，那么一份盒饭也可以作为一种特殊食品，计算其所含能量、蛋 白质、脂肪以及微量元素的分量。 -个食品单元是指工作人员取用食品的最小单元且具有不可再分性。一个食品单 元中所含能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物以及其它微量元素的数量是固定的。设矩阵P描述 特定空间内存储的所有食品对应每个食品单元的成份组成，即Pij(i = l，2, . . .，m; j = l, 2, . . .，n)表示食品i含有关键成分j的数量为Plj。一个食品单元所含成份数量的单位是不 同，例如：能量单位是千焦、蛋白质、脂肪和碳水化合物单位是克、微量元素单位是毫克，然 后单位的差异并不影响成分的计算过程。 食品均匀消耗是指特定封闭空间内所有食品都尽力保证相应种类都要有存留，即 保证特定封闭空间内所有食品都尽力均匀消耗。设特定封闭空间内当前食品的库存为 yi， 当前工作人员需要取用相应种类食品的数量为Xl，其中i = l，2, ...，m。当前消耗比率是指 工作人员此次消耗所有食品的总数占该区域内所有食品总数的份额 满足食品均匀消耗的目标为 工作人员每次取用食品的数量是有限制的，包括两个方面:一是取用食品数量不 得超过库存食品最大数量;二是工作人员每次摄入能量本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于粒子智能变换步长的配餐优化方法，其特征在于包括建立目标函数、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：A2、将可选择的食品名称作为可行解，每一个可行解作为一个食品名称选择粒子，所有可行解的集合作为食品名称选择粒子群，设置食品名称选择粒子群的优化参数，随机初始化食品名称选择粒子群；B2、计算每个食品名称选择粒子的适应值，设置每个食品名称选择粒子的活动空间，记录每个食品名称选择粒子的步长；C2、每个食品名称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；D2、对于每个食品名称选择粒子，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；E2、遍历整个食品名称选择粒子群，获取历史最优食品名称配餐方案；F2、对食品名称选择粒子的飞行速度和位置进行更新；G2、判断是否满足终止条件，如果不满足则返回步骤B1，反之则结束食品名称选择优化流程并输出食品名称选择的最优方案。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭继文，刘俊，周保琢，徐战，严明，
申请(专利权)人：四川航天系统工程研究所，
类型：发明
国别省市：四川;51