Geri Dön

Many‐objective multi‐criteria diet optimization problem

Çok amaçlı çok kriterli diyet eniyileme problemi

PDF İndir

  1. Tez No: 849032
  2. Yazar: CUMALİ TÜRKMENOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR, DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Beslenme ve Diyetetik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Nutrition and Dietetics, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 222

Özet

Sağlıklı beslenme, dünya nüfusunun büyük bir bölümünü etkileyen önemli bir konu olmaya devam etmektedir. Özellikle Covid-19 gibi küresel salgınlar ve bu salgınların diyet ve beslenme alışkanlıkları üzerindeki etkileri ile birlikte, sağlıklı beslenme stratejilerinin önemi daha da belirgin hale gelmiştir[3]. Bu bağlamda, sağlıklı beslenme stratejileri hem bireylerin genel sağlığını koruma hem de hastalıklara karşı direnç geliştirme açısından büyük bir öneme sahiptir. Günümüzde, kişi odaklı ve sürdürülebilir diyet planları, kişilerin yaşamlarında kısıtlamayı en aza indirerek sağlıklı beslenme alışkanlıkları kazanmalarına destek olabilir. Bu stratejiler, bireylerin beslenme ihtiyaçlarına, genetik özelliklerine, yaşlarına, cinsiyetlerine ve sağlık durumlarına uygun şekilde özelleştirilebilmelidir. Covid-19 salgını gibi olağanüstü durumlar, sağlıklı beslenmenin önemini vurgulayarak insanları daha bilinçli ve dengeli bir diyet benimsemeye teşvik etmiştir. Diyet planlarının etkili olabilmesi için, bireylerin günlük yaşamlarına uygun, lezzetli ve çeşitli besinleri içermesi gerekmektedir. Ayrıca, bu planlar, bireylerin enerji ihtiyaçlarına uygun şekilde dengelenmiş ve besleyici içeriklere sahip olmalıdır. Sağlıklı beslenme stratejileri, bireylerin yaşam kalitelerini artırarak genel sağlık durumlarını olumlu yönde etkileyebilir. Temel hedef, sağlıklı bir yaşam tarzını benimseyen bireylerin ihtiyaçlarına uygun beslenme planları oluşturabilmektir. Temel hedef kitlemiz sağlıklı bir vücut ve sağlık hedefleyen bireylerdir, ancak sağlık durumlarına göre kişiler, özel kısıtlamalar ve hedefler tanıtarak yöntemimizi kolayca kendileri için uyarlanabilir hale getirebilir. Bu nedenle yöntemimiz, hem son kullanıcılar için bilinçli beslenmeyi sağlayan ve teşvik eden bir araç hem de diyetisyenlerin hastalarını takip ve kontrol edebilmelerini sağlayacak bir araç olarak kullanılabilir. Günlük menüyü oluşturmak için kahvaltı, öğle, akşam yemeği ve atıştırmalıkları içeren birden çok öğünü içeren bir çözüm, birden çok bileşeni içeren bir kromozom tarafından temsil edilir. Kahvaltı ve akşam yemeği menülerinin yer değiştirilebilirliği göz önüne alındığında, günlük menü kahvaltı ve“diğerleri”(öğle+akşam) olarak iki bölüme ayrılmıştır. Her bir bölümün ayrı ayrı optimize edildiği göz önüne alındığında, günlük besin gereksinimlerinin bu menü bölümleri arasında nasıl dağıtılması gerektiği belirlenmelidir. Her besinin önerilen günlük alımı olsa da, her besinin öğünler arasında nasıl bölüneceğini belirten belirli bir oran bulunmamaktadır. Neyse ki, sağlıklı bir diyet için karbonhidrat, protein ve yağın günlük enerji alımına nasıl katkıda bulunması gerektiği konusunda literatürde öneriler bulunmaktadır. Ayrıca, günlük enerji ihtiyacının üç ana öğün arasında nasıl dağıtılması gerektiğine dair yönergelerden faydalanılmıştır. Bu çalışmada; klasik diyet problemi, modelleme, veri kümeleri ve yenilikçi çözüm yaklaşımları ile önemli ölçüde genişletilmiş ve geliştirilmiştir. Hayvanların avlanma stratejilerinden esinlenilerek [4,5], geleneksel diyet problemini çok amaçlı, çok kısıtlı bir optimizasyon problemine dönüştürmek ve bu sayede; gerçekçi, kişi odaklı, sürdürülebilir ve yaşamsal kısıtlamaları en aza indiren diyet planları elde etme isteği, bu çalışmaya yön veren motivasyon olmuştur. Bu çalışma sonucunda, sağlıklı beslenme alışkanlığının kazanılmasını destekleyen günlük menülerin oluşturulup kullanıcılara önerilmesi sağlanabilmektedir. Bu amaçla, geleneksel diyet problemine çoklu hedefler ve kısıtlamalar eklenerek, farklı kriterlerin optimal dengesinin aynı anda elde edilmesi sağlanmıştır. Bu doğrultuda, kullanıcı tercihleri, yemek planının çeşitliliği, malzeme elde edilebilirliği ve kamuoyu beğenisi gibi faktörlerin en üst düzeye çıkarılması, maliyet, hazırlık süreleri ve karbon ayak izi gibi faktörlerin de en aza indirilmesi gibi geniş bir yelpazedeki hedeflerin aynı anda eniyileştirilmesi incelenmiştir. Bu çalışmadaki diyet modeli, kullanıcı tiplerinin çeşitliliğini içeren faktörleri göz önünde bulundurarak, tat, yaş, cinsiyet ve vücut kitle indeksi gibi değişkenleri dikkate alarak özelleştirilmiş günlük menüler oluşturmak üzerine odaklanmaktadır. Bu bağlamda, sağlık kuruluşları [6] tarafından cinsiyet, yaş, vücut kitle indeksi ve aktivite seviyesi gibi değişkenler dikkate alınarak belirlenen günlük alınması gereken besin alt ve üst limitleri kısıt olarak belirlenmiş ve eniyileme sırasında karşılanmaları sağlanmıştır. Yemeklere yönelik beğeni puanlamaları, kullanıcıların damak zevklerini göz önünde bulundurmak amacıyla menü içinde toplanmış ve toplamda en yüksek düzeye çıkarılmıştır. Böylece, kullanıcıların belirlediği yemek tercihlerinin eniyilenmesi, önerilen menülerin bireysel tatları yansıtmasını sağlar. Bu kişiselleştirme, kullanıcının tercih oranlarını belirleme özgürlüğü sağlar, bu da algoritmanın bireysel zevklere uyum sağlamasına imkan tanır. Bu sayede, kullanıcılara sevdikleri yiyecekleri içeren menüler önerilir ve diyet planının uygulanabilirliği artırılarak planın terk edilmesinin önüne geçilir. Ayrıca içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme yaklaşımları kullanılarak, var olan kullanıcı puanlamaları kullanılarak puanlanmamış yemekleri etkili bir şekilde otomatik olarak puanlanmıştır, bu da kullanıcı odaklı özelleştirmeye daha geniş bir kapsama alanı kazandırmaktadır. Akılcı ve uygulanabilir günlük menüler elde etmek amacıyla her menü, farklı gıda gruplarından çeşitli besinleri içermelidir. Gıda çeşitliliğini artırmak için yeni bir çeşitlilik hedefi eklenmiş ve ceza fonksiyonunda düzenleme yapılmıştır. Bu, günlük menünün tekrarlanan veya benzer gıdaları içermeyen bir gıda listesi sunabilmesine olanak tanımaktadır. Diğer taraftan, temel gıdalar yerine hazırlanmış yemeklere odaklanan veri kümelerinin kullanımı, üretilen yemek planlarının pratik ve uygulanabilir olmasını sağlamaktadır. Bu yaklaşım, kullanıcıların günlük yaşamlarına daha uygun ve kullanışlı yemek planları oluşturmalarına katkı sağlamaktadır. Bu tezde, diyet problemi çok amaçlı bir optimizasyon problemi olarak modellenmiş ve çoklu amaçlı çok boyutlu bir sırt çantası problemi (Multi-Objective Multidimensional Knapsack problem - MOMKP) olarak formüle edilmiştir. Bu çalışma, popüler, Çok Amaçlı Evrimsel Algoritmaların (Multi-Objective Evolutionary Algorithms, MOEAs) Çoklu Amaçlı Diyet Problemi (Multi-Objective Diet Problem, MODP) üzerinde Hipervolume (HV) ve Tersine Nesil Mesafesi (Inverted Generational Distance, IGD) gibi ölçütlere dayalı kapsamlı bir karşılaştırma ve değerlendirme yapılmasına dayanmaktadır. Belirli bir gıda maddeleri kümesi verildiğinde, tüm hedeflerin aynı anda optimize edildiği, sırt çantası kapasitelerini aşmayan öğelerin bir alt kümesini seçmek amaçlanmaktadır. Çok amaçlı diyet problemi çift yönlü sınırlı kısıtlamalara sahip olduğundan, uygulanabilir arama alanı içinde arama yapmak için çeşitli kısıtlama işleme yaklaşımları uygulanmıştır. Bu tezde diyet problemi çok amaçlı bir problem olarak modellendiği için farklı deneylerde farklı sayıda amaç kullanılmıştır. Bu bağlamda, maliyet, tercih ve hazırlık süresi amaçlarını kapsayan üç amaçlı gerçekçi diyet problemi, bu tezin ana diyet formülasyonu olarak kullanılmıştır. Problemimizin çok değişkenli doğası, optimize edilmiş günlük menüler ile dolu bir Pareto ön yüzü ortaya çıkarır. Ancak bu önerilen günlük menüler içeren sette, bu çözümler arasından tercih yapacak olan karar verici için zorlayıcı bir durumdur. Bu sorunu çözmek için, Fuzzy Inference System (Bulanık Çıkarım Sistemi) tabanlı bir karar verme yaklaşımı kullanıyoruz. Bu akıllı mekanizma, kullanıcıları menü yelpazesi içinde tercihlerine yönlendirmede etkili bir şekilde rehberlik edebilir, böylece tutarlı, pragmatik bir yemek programı sağlayabilir. Yiyeceklerdeki amaç değerlerinin (beğeni, fiyat vb.) dağılımlarını kullanarak FIS üyelik fonksiyonları (membership functions) dikkatlice ayarlamak, FIS yaklaşımımızın önemli bir kısmını oluşturur ve kullanıcıya sadece kullanıcı tercihlerini değil, aynı zamanda diğer optimizasyon hedeflerini de kontrol etme yeteneği verir. İki önemli karar verme metodolojisi olan FIS tabanlı Toplama yaklaşımı ve FIS tabanlı A-posteriori yaklaşımını karşılaştırarak, optimizasyon verimliliği ile hesaplama etkinliği arasındaki karmaşık dengeyi aydınlattık. Sonuç olarak, önerilerimiz sadece teorik olarak değil, aynı zamanda uygulanabilirlik, kişinin günlük yaşamıyla uyum içinde beslenme çözümleri olarak ortaya çıkarma noktasında da önemli çözümler sunmaktadır. Kapsamlı çalışmalardan elde edilen sonuçlara baktığımızda, diyet probleminin çok-amaçlı bir optimizasyon problemine dönüştürülmesinin başarılı bir şekilde yapılabildiğini görüyoruz. Evrimsel algoritmaların dikkatli bir şekilde uyarlanması, çift-taraflı kısıt yaklaşımı ve yenilikçi genetik operatörler, FIS-tabanlı karar destek mekanizması gibi yaklaşımlar yalnızca bir dizi uygulanabilir çözüm değil, aynı zamanda optimize edilmiş Pareto ön cephesinden uygun menüye ulaşmada bir yol sağlamıştır. Gerçek dünya veri kümelerinin entegrasyonu, kromozomun stratejik olarak günlük öğünlere göre bölünmesi ile birleştiğinde, yaklaşımımızın pratikliğini ve etkinliğini çeşitli kullanıcı profilleri üzerinde kanıtlayabilmiştir. Özetle, bu araştırma, çok amaçlı diyet optimizasyonunun karmaşıklıklarıyla rafine edilmiş, kullanıcı merkezli bir perspektifle başarıyla başa çıkma yeteneğini genişletmiştir. Bu çabalardan elde edilen sonuçlar, FIS tarafından güçlendirilen bir karar verme çerçevesinde özetlenmiştir ve kişiselleştirilmiş beslenme önerilerinde yeni bir soluk getirmektedir. Dikkatli deneyimleme, yenilikçi algoritmalar ve içgörülü bulguların birleşimi, daha sağlıklı beslenme alışkanlıklarını teşvik etme ve beslenme optimizasyonu konusundaki bilimsel tartışmalara katkı sağlama araştırmanın kalıcı etkisini kanıtlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Healthy eating continues to be a problem that affects a large part of the world's population. This research embraces the significance of dietary and nutritional habits, particularly given the devastating impacts of the Coronavirus Disease (Covid-19) pandemic [3]. With an escalating need for effective strategies, this study delves into the realm of user-oriented, practical, and enduring diet plans as a pivotal tool in encouraging healthier dietary choices. The transformation of the conventional diet problem into a multi-objective optimization one, inspired by the elaborate strategies of foraging animals [4,5], is the fundamental essence of this initiative. This dissertation significantly expands upon the traditional framework through enhanced modelling, enriched datasets, and innovative solution methodologies. Our quest mirrors the complexities of foraging animals, emphasizing the pursuit of numerous objectives in harmony with environmental constraints. By infusing the human diet problem with multiple objectives and constraints, we aim to achieve an optimal balance of various criteria simultaneously. In this pursuit, objectives span the spectrum from maximizing user preferences, meal plan diversity, ingredient availability, and public ratings to minimizing costs, preparation times, and carbon footprints. Concurrently, constraints are rooted in the dietary norms established by healthcare institutions [6], factoring in variables such as gender, age, body index, and activity level. Remarkably important is the unique ability to incorporate user-defined preferences, infusing a personalized touch to the recommended menus. This personalization relies on user-set preference rates, allowing the algorithm to accommodate individual tastes. Further, employing both content-based and collaborative filtering approaches, we efficiently rate unrated dishes using existing user-rated dishes, granting a wider scope for user-centric customization. The shift from individual food items to comprehensive, prepared recipe datasets marks a substantial enhancement, ensuring the generated meal plans are practical and viable. The multivariate nature of our challenge leads to a Pareto front characterized by diverse, optimized menu candidates. Yet this multiplicity necessitates informed decision-making. To address this, we employ a Fuzzy Inference System-based decision-making approach. This intelligent mechanism effectively guides users toward their preferences within the menu spectrum, ensuring a coherent, pragmatic meal schedule. The careful fine-tuning of membership functions using objective value distributions underlies the FIS's capability, granting control not only over user preferences but also over other optimization objectives. By contrasting two pivotal decision-making methodologies—the FIS-based Aggregation approach and the FIS-based Aposteriori approach—we have illuminated the intricate equilibrium between optimization efficiency and computational effectiveness. Consequently, our recommendations emerge not only as theoretically sound but as practically implementable dietary solutions, aligning with users' daily lives. The backbone of this study lies in the comprehensive evaluation of prominent Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) on the multi-objective diet problem (MODP). The rigorous comparison, based on metrics such as hypervolume (HV) and inverted generational distance (IGD), underscores the proficiency of our model in crafting tailored daily menus for various user archetypes spanning tastes, age, gender, and body mass index. While our primary focus is on individuals pursuing fitness, our methodology exhibits versatility and is readily adaptable to accommodate health conditions by introducing tailored constraints and objectives. Thus, our approach serves as both an individual's and a dietitian's tool, ushering in informed dietary decisions. As we delve into the conclusions drawn from these extensive undertakings, we unveil the successful transformation of a dietary challenge into an optimization journey, heavily informed by the principles of optimal foraging theory. The careful fusion of evolutionary algorithms, constraint handling, and innovative genetic operations has yielded not only a substantial array of solutions but also an optimized path within the Pareto front. The integration of real-world datasets, coupled with the strategic partitioning of the chromosome, has substantiated the practicality and effectiveness of our approach across diverse user profiles. In summation, this exploration has expanded horizons by skilfully tackling the complexities of multi-objective diet optimization from a refined, user-centric perspective. The outcome of these efforts is encapsulated in a decision-making framework empowered by Fuzzy Inference Systems, marking the dawn of a new era in personalized dietary recommendations. The convergence of careful experimentation, innovative algorithms, and insightful findings stand testament to the enduring impact of this research on promoting healthier eating habits and contributing to the scientific discourse surrounding nutritional optimization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    541841

    Exact algorithms for generating the non-dominated points of multi-objective mixed-integer linear programming problems

    Çok-amaçlı karma tamsayı doğrusal programlarının etkin noktalarının üretilmesi için kesin algoritmalar

    SEYYED AMİR BABAK RASMİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TÜRKAY

  2. Tez No

    768926

    A fuzzy novel model for process selection of wastewater treatment technologies

    Atıksu arıtma teknolojilerinin proses seçimi için bulanık yeni bir model

    GÜNEŞ ESEOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZALP VAYVAY

  3. Tez No

    458882

    Multi-objective subcontractor selection model based on performance measurement framework in international construction projects

    Uluslararası inşaat projelerinde performans ölçüm çerçevesine dayalı çok amaçlı alt yüklenici seçim modeli

    BEFRİN NEVAL BİNGÖL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  4. Tez No

    213593

    Fuzzy multi-criteria decision making in solid waste collection system in Turkey

    Türkiye katı atık toplama sisteminde bulanık çok ölçütlü karar verme

    YEŞİM KOP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. ZİYA ULUKAN

  5. Tez No

    556635

    Afet lojistik sistem tasarımı için çok seçenekli konik hedef programlama yaklaşımı

    Multi-choice goal programming approach for disaster logistics system design

    MUSTAFA ÇAĞRI SÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞAFAK KIRIŞ

Geri Dön