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Un algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en descomposición memética aplicado a un problema de planificación de menús restringido

Autores: Marrero, Alejandro; Segredo, Eduardo; León, Coromoto; Segura, Carlos

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

Un algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en descomposición memética aplicado a un problema de planificación de menús restringido


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Planes de dieta saludables y equilibrados
Planificación de menús
Nutricionistas multiobjetivo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Fomentar planes de dieta saludables y equilibrados es uno de los puntos de acción más importantes para los gobiernos de todo el mundo. Generar planes de menú saludables, equilibrados y económicos que cumplan con todas las recomendaciones dadas por los nutricionistas es una tarea compleja y que consume mucho tiempo; por esta razón, la informática tiene un papel importante en esta área. Este documento trata sobre una novedosa formulación multiobjetivo restringida del problema de planificación de menús especialmente diseñada para comedores escolares que considera la minimización del coste y la minimización del nivel de repetición de los platos específicos y los grupos de alimentos contenidos en los planes. En particular, este documento propone un enfoque memético multiobjetivo basado en el conocido algoritmo evolutivo multiobjetivo basado en descomposición (MOEA/D). Se incluye un operador de cruce diseñado específicamente para este problema en el enfoque. Además, se considera una búsqueda local iterada (ILS) ad hoc para la fase de mejora. Como resultado, nuestra propuesta se denomina ILS-MOEA/D. Se proporciona una amplia comparación experimental con un esquema memético de objetivo único propuesto recientemente, que incluye mecanismos explícitos para promover la diversidad en el espacio de variables de decisión. La evaluación experimental muestra que, aunque el enfoque de objetivo único produce planes de menú con costes más bajos, nuestra propuesta multiobjetivo ofrece planes de menú con un nivel significativamente menor de repetición de platos y grupos de alimentos, con solo un ligero aumento en el coste. Además, nuestros estudios demuestran que la aplicación de optimizadores multiobjetivo puede utilizarse para promover implícitamente la diversidad no solo en el espacio de la función objetivo, sino también en el espacio de la variable de decisión. En consecuencia, a diferencia del optimizador de objetivo único, no fue necesario incluir una estrategia explícita para gestionar la diversidad en el espacio de decisión en el caso del enfoque multiobjetivo.

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