Geri Dön

Dietary planning using multi objective evolutionary algorithmwith fuzzy preference integration

Diyet planlama probleminin çok amaçlı evrimsel algoritmalara bulanık tercih entegrasyonu ile çözümü

PDF İndir

  1. Tez No: 511754
  2. Yazar: ORHAN BALCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Yiyeceklerin organizmalarca enerji ve diger önemli besin maddelerini kazandırması amacıyla bünyeye alınmasına beslenme denir. Beslenme işlemi hayatta kalmanın ve yaşamı sürdürmenin en temel yöntemi oldugundan insanlar için daima önemli bir motivasyon kaynağı olmuştur. Tarih boyunca insanoğlu sağlıklı ve güçlü kalabilmek için yiyeceklere ulaşabilmenin yollarını aramış ve bu gayret günlük aktivitelerinin çogunluğunu oluşturmuştur. İnsan evrimsel sürecini ve tarihini araştıran arkeologlar, antropologlar, sosyologlar ve biyologlar araştırmalarında insanların yiyecek edinme stratejilerini yardımcı araç olarak kullanmışlardır. Tarihte bilinen ilk insanların yiyecege erişmek için leşleri tercih ettikleri, sonraki dönemlerde alet yaparak ˘ avlandıkları ve topladıkları meyvelerle beslendikleri iddia edilmiştir. İnsanlar tarım, bahçecilik ve hayvanların evcilleştirilmesine dair bilgiler edindikçe yiyeceklere erişmek için harcadıkları zaman, enerji vb. kaynakları optimize etmişlerdir. Yüzyıllar boyunca farklı fiziksel şartlarda yaşayan insanlar ortamlarındaki farklı kaynakları kullanarak yiyecek elde etmenin farklı yöntemlerini geliştirmişlerdir. Bu yöntemler farklı avantajlar sağlasa da, farklı problemleri de beraberinde getirmiştir. Günümüzde modern dünya çok ciddi bir kötü beslenme kriziyle karşı karşıyadır. Küresel Beslenme Raporu'na göre 2 milyar insan demir, a vitamini gibi mikro besin maddeleri yetersizliginden, 155 milyon çocuk bodurluktan, 42 milyon çocuk sıskalıktan, 2 milyar yetişkin ise fazla kilo ve obeziteden müzdariptir. Bu veriler açık olarak bu problemlerin çözülmesi amacıyla bir tür beslenme planlamasının gerekliligini ortaya koymuştur. Diyet planlaması, insanların zihinsel ve bedensel olarak gelişimlerini sürdürebilmeleri amacıyla yeterli beslenme isterleri üzerine klavuz çalışmalar yapmayı amaçlamaktır. Ülkeler bu tarz çalışmaları desteklemek amacıyla vatandaşları için diyet planlama politikaları oluşturur ve bu politikaları pratige dökerler. Sağlıklı bır toplum yetiştirmek amacıyla uygulanan diyetlerin kalitesini ölçebilmek ve iyileştirebilmek adına referans besin alım değerleri bilimsel yöntemler kullanılarak oluşturulmakta ve bu referans değerler zamanın şartlarına uygun olarak güncellenmektedir. Bu referans değerleri besin refarans alım değerleri olarak adlandırılır ve bu alanda bilimsel yöntemlerle elde edilmiş son degerleri gosterirler. Bu referans değerleri diyet planlaması üzerinde kısıtlar oluştursa da diyet planlamasının bundan başka düşünülmesi gereken ekonomik, sosyal ve bireysel yönleri de bulunmaktadır. Bu tezde yukarıda teorik olarak açıklanan diyet planlama problemi 4 farklı amacı olan çok amaçlı optimizasyon problemi olarak modellenmiştir. Bu modelde birinci amaç problemin ekonomik yönünü temsil etmesi cihetiyle maaliyet minimizasyonudur. İkinci amaç toplumun begenisini gösteren derecelendirme optimizasyonudur. Üçüncü amaç kullanıcının değerlendirmesini yansıtan tercih optimizasyonudur. Son amaç ise yiyeceklere erişirken harcanan kaynakları simgeleyen hazırlama zamanı optimizasyonudur. Diyet planlama hayli kişiselleştirilebilir br problem olması hasebiyle bu amaçlar farklı insanlar için farklı önem seviyelerine sahip olabilmektedir. Çok amaçlı diyet planlama problemi modellendikten sonra, probleme NSGA-II çok amaçlı evrimsel algoritmasi ile tercih bazlı bir çözüm önerilmiştir. Karar vericinin maaliyet minimizasyonu hariç her bir amacın önemine dair bakış açısının NSGA-II algoritmasına entegre edilmesi için arzu edilirlik fonksiyonu yöntemi kullanılmıştır. Arzu edilirlik fonksiyonları üstel fonksiyonlar kullanarak amaç uzayını arzulanırlık uzayına transfer eder. Bu yöntem çok farklı alanlarda iyi sonuçlar üretebilmesine rağmen ifade edilebilirlik yönünden başarılı değildir. Bu tezde alana katkı olarak çok amaçlı evrimsel algoritmalara karar verici tercih entegrasyonu için Mamdani tipi bulanık çıkarım sistemi (BÇS) tabanlı bir arzu edilirlik fonksiyonu geliştirilmiştir. Çok amaçlı diyet problemi arama uzayını kısıtlamak amacıyla geliştirilen BÇS tercih, derecelendirme ve hazırlama zamanı amaçlarını girdi olarak alıp, karar verici tarafından hazırlana kural kümesini kullanarak tek bir arzulanabilirlik ölçüsü üretir. Tasarlanan yöntemin önemli avantajları bulunmaktadır. Birinci avantaj olarak kullanıcı tercih entegrasyonuna getirmiş olduğu esneklik gösterilebilir. Bu esneklik, sadece BÇS sisteminin kural kümesini değiştirerek aynı optimizasyon algoritmasının problemin farklı yönlerinin optimize edilmesinde kullanılmasını olası kılar. Diğer bir avataj ise kural kümesinin“eğer derecelendirme yüksek ise arzulanabilirlik optimaldir”şeklinde ifade edilebilmesidir. Tarif edilen sezgisel ve güçlü tercih ifade biçimi sistemin kullanıcı perspektifinden erişilebilirligini ciddi ¸sekilde arttırmaktadır. Diğer bir avantaj ise problemin boyutunun küçültülmesiyle istenilen alanların daraltılması ve hesaplama zamanından tasarruf sağlanmasıdır. Çok amaçlı diyet problemini BÇS kullanarak iki amaçlı bir probleme dönüştürmek problemin NSGA-II algoritmasıyla çözümünü mümkün kılmı¸stır. NSGA-II algoritması kısıt yönetiminde kolaylık saglaması nedeniyle 317 genlik permütasyon temsili kromozomlar üzerinde çalıştırılmıştır. NSGA-II algoritmasının çıktısı maaliyet amacının miminize edildiği arzulanabililik amacının maksimize edildiği bir pareto sathıdır. Algoritmanın başarımını ölçmek amacıyla gerçekleştirilen deneyler bulanık çıkarım sistemlerinin çok amaçlı evrimsel algoritmalarının arama uzayinda karar verici ilgi alanlarına yönlendirmesinde başarıyla kullanılabilecegini göstermiştir. NSGA-II algoritmasına ait parametre optimizasyon testleri, tekrarlama sayısı parametresinin çözüm kalitesi üzerinde istatistiksel olarak önemli etkisi oldugunu göstermiştir. Mutasyon operatorü ve mutasyon olasılık parametrelerindeki değişimlerin etkisi olduğu gözlemlenmiş fakat istatistiksel olarak önemli olan bir fark gözlemlenmemiştir. Farklı BÇS kural kümeleri üzerinde koşulan deneyler BÇS sisteminin çok amaçlı evrimsel algoritmaları yönlendirebilmesi yönündeki hipotezimizi destekleyecek şekilde istatistiksel olarak kayda değer farklar ortaya koymuştur. Öne sürülen algoritmanın mevcut algoritmalara karşı performansı da ölçümlenmiştir. BÇS tabanlı çok amaçlı optimizasyon algoritmasının ağırlıklı toplam yöntemli çok amaçlı optimizasyon algoritmasından daha iyi sonuçlar ürettiği istatitiksel olarak gözlemlenmiştir. Diger bir çok amaçlı optimizasyon algoritması olan NSGAIII'e karşı ise hesaplama zamanı açısından avantajları olduğu ortaya konmuştur. Bu tez ile ortaya koyulan sistem kişisel diyet planlamasında ve tavsiye sistemlerinde kolaylıkla kullanılabilir. Ayrıca sistem diyabet gibi beslenme ile yakından ilgili olan hastalıklara ait kısıtlamalar ile zenginleştirilerek hastahanelerde hastaların diyet planlarının iyileştirilmesinde yarar sağlayabilir. Tez ile ortaya atılan bulanık tercih tabanlı çok amaçlı evrimsel algoritma, içerisinde özensiz, kullanıcı bağımlı muğlak amaçlar barından herhangi bir çok amaçlı optimizasyon probleminin çözümünde rahatlıkla kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

Nutrition is the process of breaking down and digestion of food in order to supply energy and other essential nutrients to the organism. Since eating is the main method to sustain life and survive, it has always been a forceful motivator for human-beings. It covers such an important part of human beings' daily activities that throughout the history they struggled to reach food easily in order to be healthy, powerful and fit. Archaeologist, anthropologist, sociologist and biologist who study history of human evolutionary process often used strategies to obtain food as a complementary tool. Early human beings are suggested to use scavenging and later on they started to hunt animals and gather fruits etc. to feed. After learning techniques related to agriculture, gardening and domestication of animals humans achieved to optimize resources such as time and energy to attain food. Throughout decades, people living in different physical conditions have evolved various food gathering methods and diets by using resources in their habitat. Although this optimization came in handy, changing diet brought some problems with it. Today modern world faces a serious malnutrition crisis. According to Global Nutrition Report 2 billion people lack micro-nutrients, 155 million children are stunted 42 million children are wasted, 2 billion adults are overweight or obese. This indicates clearly that a form of nutritional planning is required to overcome this problems. Dietary planning is an effort to develop guidelines on nutritional requirements to improve mental and physical fitness of people. Countries try to establish and pursue dietary planning policies for their citizens. In order to breed healthy populations a set of reference nutritional intake values must be devised and maintained in order to measure and improve quality of a diet. This measures are called dietary reference intake (DRI) and they reflect the state of scientific research on nutritional requirements. Although DRI measures imposes some constraints on dietary planning, there are also economic, social and personal perspectives to the problem. In this thesis we first model a many-objective dietary planning problem with 4 distinct objectives. First objective is to minimize the cost from an economic perspective. Second objective is to optimize rating objective which reflects society's preference on that diet. Third objective is to optimize on preference objective which reflect personal taste and last objective is to optimize on preparation time which represents resources spent to attain that diet. Since dietary planning is a highly personalized problem these objectives have different importance levels for different users. After modelling many-objective dietary planning problem, a solution using preference based multi-objective evolutionary algorithm namely NSGA-II is proposed. In order to integrate users attitude towards importance of each objectives other than cost a desirability function approach is taken. Desirability functions map objective space into desirability space using exponential functions. This approach is proven to be successfull in many different domains but seriously lacks expressiveness. As a novel contribution to the field a Mamdani type fuzzy inference system is developed to integrate users preferences over different objectives. In order to limit search space of many-objective diet problem FIS takes preference, rating and preparation time as inputs and produces a desirability measure using the FIS rule set that is given by the user herself/himself. This approach brings in serious advantages. First one is the flexibility of user preference integration. This enables to reuse same optimization algorithm without changing for optimizing different aspects of the diet problem by just changing rule sets of FIS. Another advantage is the usage of verbal rule-sets such as“if rating is high then desirability is optimal”. This intuitive and powerful way of expressing preferences increases accessibility of the system from users perspective. Another advantage is the dimensional reduction which decreases the time to compute pareto fronts in the region of interest. With mapping many-objective diet problem into a bi-objective diet problem using FIS, it became possible to use NSGA-II to solve the problem. An indirect permutation representation containing 317 foods in test data set is used for its advantages in constraint handling. Output of NSGA-II is a pareto front where cost objective is minimized and desirability objective is maximized. Experiment results show that fuzzy inference systems can be used to guide MOEA algorithms to region of interest of decision maker in search space. Tests on NSGA-II parameters indicates that increase in iteration count increases the quality of solutions. Although minor differences are observed in terms of mutation operator and rate, this observations does not support a statistical difference. Experiments on FIS rule sets concludes statistical differences supporting our hypothesis on effectiveness of FIS in guiding MOEA. Proposed system can be used in personnel dietary planning and recommendation engines easily. This system can also be enriched with extra constraints related with different nutritional diseases such as diabetes to improve on their dietary planning in hospitals. Proposed fuzzy preference based MOEA can also be used with any multi objective optimization problems which contains imprecise, user dependent and vague objectives.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    810840

    Farklı diyet programları ile planlanan mini trampolin antrenmanlarının seçilmiş değişkenlere göre incelenmesi

    Investigation of mini trampoline trainings planned with different diet programs according to selected variables

    MELİS HALİLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Beslenme ve Diyetetikİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Antrenörlük Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KİRİŞCİ

  2. Tez No

    541204

    Türkiye'deki yoğun insülin tedavisi alan diyabetli bireylerin karbonhidrat sayımı metodunu kullanım durumlarının HBA1C düzeylerine etkisi

    The effect of using carbohydrate counting method on hba1c levels in individuals WHO have intensive insulin treatment

    KÜBRA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Beslenme ve Diyetetikİstanbul Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN MAHMUT İLKOVA

  3. Tez No

    471680

    Yaşlı hastalarda diyet karbonhidrat içeriğinin kognitif fonksiyonlar ve inflamasyonla ilişkisi

    The relationship of dietary carbohydrate contents with cognitive functions and inflammation in geriatric patients

    FATMA GÜLDEN SAĞRA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endokrinoloji ve Metabolizma HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE ERSÖZ GÜLÇELİK

  4. Tez No

    614576

    Generation of food security sensitive regional development strategies through agricultural commodity value chains – case of South Eastern Anatolia region wheat value chain

    Tarımsal ürün değer zincirleri yoluyla gıda güvenliğine duyarlı bölgesel kalkınma stratejilerinin geliştirilmesi - GAP bölgesi buğday değer zinciri örneği

    MÜGE GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET MELİH PINARCIOĞLU

  5. Tez No

    912810

    Yeni geliştirilmiş bir takviye edici ürünün anti-influenza virüs aktivitesinin ın vitro ve ın vivo araştırılması

    In vitro and in vivo investigation of anti-influenza virus activity of a newly developed supplementary product

    NESLİHAN AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CELAL KURTULUŞ BURUK

Geri Dön