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Title: Otimização dinâmica evolutiva : modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta.
Other Titles: Evolutionary dynamic optimization : interactive model with preferences prediction applied to the diet planning problem.
Authors: Santos, Glauber Soares dos
metadata.dc.contributor.advisor: Freitas, Alan Robert Resende de
Keywords: Algorítmos computacionais
Otimização
Dieta
Nutrição - necessidades
Issue Date: 2022
metadata.dc.contributor.referee: Freitas, Alan Robert Resende de
Silva, Gustavo Peixoto
Batista, Lucas de Souza
Silva, Rodrigo César Pedrosa
Citation: SANTOS, Glauber Soares dos. Otimização dinâmica evolutiva: modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta. 2022. 62 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Abstract: Há um esforço constante para desenvolver e aprimorar estratégias ao lidar com o clássico problema da dieta. Modelos matemáticos e técnicas de programação têm sido desenvolvidos para geração de menus restritivos. No entanto, uma nova tendência ainda pouco abordada, no âmbito computacional, é a nutrição comportamental. Essa abordagem científica voltada para o aconselhamento nutricional, mostra-se mais eficaz do que as dietas restritivas comuns, por se adaptar aos hábitos e preferências dos usuários buscando o equilíbrio entre liberdade, saúde e sabor. Portanto, visando contribuir para uma alimentação menos restritiva e mais intuitiva, neste trabalho, propomos um modelo de otimização interativo, resolvido por meio de um algoritmo evolutivo. O usuário interage após cada refeição e os dados dos alimentos ingeridos são usados para prever preferências e reequilibrar o cardápio das próximas refeições, caso seja necessário. O modelo proposto demonstrou ser capaz de balancear com sucesso refeições com meta de consumo calórico até 5 vezes mais acurada que o esperado.
metadata.dc.description.abstracten: Since the classic diet planning problem, several mathematical models and programming techniques have been shown to generate menus following several restrictions. However, a subject still little addressed, in the computational environment, is behavioral nutrition. This scientific approach focused on nutritional counseling proves to be more effective than the common restrictive diets, by adapting to the habits and preferences of users seeking the balance among freedom, health and taste. Therefore, aiming to contribute to a less restrictive and more intuitive diet, this work proposes an interactive optimization model, resolved through an evolutionary algorithm. The user interacts with the system after each meal and nutrition facts are used to predict preferences and re-balance further meals. Proposed model shows success in re-balancing meals with a target caloric consumption up to 5 more accurate than expected
Description: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15004
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 07/06/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.
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