Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Pochmann, Vítor de Oliveira, 1995-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Dieta
Otimização multiobjetivo
Programação matemática
Algoritmos
Diet
Multi-objective optimization
Mathematical programming
Algorithm
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/4391
Resumo: Orientador: Fernando José Von Zuben
id UNICAMP-30_631ce45dfeb45ee31f9279d046bae90d
oai_identifier_str oai::1243010
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentaresMulti-objective recommendation system for food dietsDietaOtimização multiobjetivoProgramação matemáticaAlgoritmosDietMulti-objective optimizationMathematical programmingAlgorithmOrientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho está voltado ao desenvolvimento de um sistema de recomendação personalizado para dietas alimentares, que procura sugerir ao usuário um elenco diverso de quatro refeições diárias (café da manhã, almoço, lanche e jantar) capazes de atender simultaneamente um elenco de especificações nutricionais definidas por especialistas e também otimizar múltiplos objetivos conflitantes associados à dieta alimentar. Embora outros objetivos possam ser considerados, o conflito aqui se dá entre respeitar uma proposta de distribuição de energia e quantidade de alimentos entre as refeições e minimizar o custo total de aquisição e preparo, o que leva a várias soluções de compromisso que aproximam a fronteira de Pareto, a qual contém todas as soluções eficientes do problema. As soluções eficientes são buscadas a partir do emprego conjunto dos pacotes de otimização NSGA-II e Gurobi, após formular o problema da dieta como de otimização binível: um problema combinatório e multiobjetivo no nível superior – quais alimentos de cada categoria (as categorias de alimentos disponíveis e as categorias alocadas a cada uma das quatro refeições são definidas previamente) devem compor a dieta – e um problema de programação matemática no nível inferior – qual a quantidade ótima dos alimentos selecionados para compor a dieta, respeitando as restrições nutricionais impostas pelo especialista, de forma personalizada. O NSGA-II resolve o problema combinatório sob uma perspectiva multiobjetivo, ao evoluir soluções candidatas que especificam quais alimentos compõem as quatro refeições diárias. A avaliação de cada proposta de solução candidata fornecida pelo NSGA-II é realizada após a obtenção da quantidade ótima de cada alimento na proposta, utilizando o Gurobi. Esta definição por parte do Gurobi deve levar em conta todas as restrições associadas à dieta e uma tabela com a composição nutricional e calórica individual de cada alimento, ambas fornecidas pelo usuário ao Gurobi. Como o Gurobi não opera diretamente com uma perspectiva de otimização multiobjetivo, a sua função-objetivo envolve maximizar o total de energia da dieta diária. Resultados experimentais, considerando custos fictícios para os alimentos, mostram que NSGA-II e Gurobi operam em sinergia, fornecendo um elenco diverso de cardápios para as quatro refeições diárias, realizando assim uma boa aproximação da fronteira de Pareto. O diferencial desta solução multiobjetivo para o problema da dieta, então, está no fornecimento de soluções candidatas diversas e, ao mesmo tempo, eficientes (no sentido de aproximarem a fronteira de Pareto e se distribuírem ao longo de sua extensão), após um balanço otimizado entre o que a dieta alimentar específica e o que os alimentos selecionados oferecemAbstract: This work is aimed at developing a personalized recommendation system for food diets, which seeks to suggest to the user a diverse list of four meals a day (breakfast, lunch, snack, dinner) capable of simultaneously meeting a list of nutritional specifications defined by experts and also optimizing multiple conflicting goals associated with diet. Although other objectives can be considered, the conflict here is between following a proposal for the distribution of energy and quantity of food among the meals, and minimizing the total cost of acquisition and preparation, which leads to several trade-offs that approach the Pareto frontier, which contains all efficient solutions to the problem. Efficient solutions are sought from the joint use of the NSGA-II and Gurobi optimization packages, after formulating the diet problem as a bilevel optimization: a combinatorial and multi-objective problem at the top level – which foods from each category (the available food categories and the categories allocated to each of the four meals are defined in advance) should make up the diet – and a mathematical programming problem at the lower level – what is the optimal amount of the selected foods to compose the diet, respecting the nutritional restrictions imposed by the expert, in a personalized way. The NSGA-II solves the combinatorial problem from a multi-objective perspective, by evolving candidate solutions that specify which foods make up the four daily meals. The evaluation of each proposal for candidate solution provided by the NSGA-II is carried out after obtaining the optimal amount of each food in the proposal, using Gurobi. This definition by the Gurobi must take into account all restrictions associated with the diet and a table with the individual nutritional and caloric composition of each food, both provided by the user to the Gurobi. As Gurobi does not operate directly with a multi-objective optimization perspective, its objective function involves maximizing the total energy of the daily diet. Experimental results, considering fictitious food costs, show that NSGA-II and Gurobi operate in synergy, providing a diverse list of menus for the four daily meals, thus making a good approximation of the Pareto frontier. The distinctive aspect of this multi-objective solution to the diet problem, then, lies in the supply of diverse and, at the same time, efficient candidate solutions (in the sense of approaching the Pareto frontier and being scattered along its extension), after an optimized balance between what the diet specifies and what the selected foods offerMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCAPES88887.601672/2021-00[s.n.]Von Zuben, Fernando José, 1968-Coelho, Guilherme PalermoLyra Filho, ChristianoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPochmann, Vítor de Oliveira, 1995-20222022-03-04T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/4391POCHMANN, Vítor de Oliveira. Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares. 2022. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/4391. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1243010https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1243010Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-17T14:39:18Zoai::1243010Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-17T14:39:18Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
Multi-objective recommendation system for food diets
title Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
spellingShingle Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
Pochmann, Vítor de Oliveira, 1995-
Dieta
Otimização multiobjetivo
Programação matemática
Algoritmos
Diet
Multi-objective optimization
Mathematical programming
Algorithm
title_short Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
title_full Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
title_fullStr Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
title_full_unstemmed Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
title_sort Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares
author Pochmann, Vítor de Oliveira, 1995-
author_facet Pochmann, Vítor de Oliveira, 1995-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Von Zuben, Fernando José, 1968-
Coelho, Guilherme Palermo
Lyra Filho, Christiano
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Pochmann, Vítor de Oliveira, 1995-
dc.subject.por.fl_str_mv Dieta
Otimização multiobjetivo
Programação matemática
Algoritmos
Diet
Multi-objective optimization
Mathematical programming
Algorithm
topic Dieta
Otimização multiobjetivo
Programação matemática
Algoritmos
Diet
Multi-objective optimization
Mathematical programming
Algorithm
description Orientador: Fernando José Von Zuben
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2022-03-04T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/4391
POCHMANN, Vítor de Oliveira. Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares. 2022. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/4391. Acesso em: 29 set. 2025.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/4391
identifier_str_mv POCHMANN, Vítor de Oliveira. Sistema de recomendação multiobjetivo para dietas alimentares. 2022. 1 recurso online (87 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/4391. Acesso em: 29 set. 2025.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1243010
https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1243010
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (87 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1844628685608452096

Registros relacionados