Индивидуальный рацион питания

Получите уникальный рацион с оптимальным соотношением белков, жиров и углеводов.

Просто введите количество калорий в рационе и нажмите на кнопку! В основе программы лежит генетический алгоритм, по этому результат будет постепенно улучшаться, учитывая, ко всему прочему, равномерность распределения калорий между приемами пищи. Как только отклонение от заданного количества калорий не будет превышать допустимой погрешности, которую можно выбрать в настройках, программа остановиться.

Во вкладке с результатом будут отображаться 10 лучших текущих вариантов рациона, начиная с того, который ближе всего подобрался к оптимальному значению.

Программа написана в соответствии с методическими указаниями к практической работе по предмету "Экологическая безопасность продуктов питания".

Из интернета, при включении, будет загружаться актуальный список продуктов, сейчас в них встречаются довольно экзотические, но их можно отключать. Все они были взяты из методички, а министерство образования плохого не посоветует. Так же, например, если Вы не любите супы - выберите вероятность первого блюда и поставте значение 0.

Шаг веса продуктов округляет значения веса продуктов до заданных значений, например - при шаге 50 грамм веса продуктов будут 50, 100, 150, 200 и так далее. Меньший шаг позволяет точнее подобрать рацион.

Генетический алгоритм также можно настроить:

1) размер популяции - количество созданных за один раз рационов;

2) значение допустимой погрешности - нулевую погрешность советую выбирать только людям с уровнем удачи от 8 и выше, так как алгоритм, скорее всего, сам не остановиться (вручную останавливается нажатием на кнопку);

3) вероятность мутации всей популяции - альтернатива обычной селекции, не особо важна, но позволяет сделать рационы не похожими друг на друга на завершающих этапах;

4) процент новых особей - свежая кровь для популяции.

Последние два параметра, по сути, выполняют одинаковые функции и их не обязательно использовать вместе.

Селекция в алгоритме происходит следующим образом:

1) популяция сортируется по возрастанию (задача алгоритма - минимизация функции) и ранжируется (чем ближе к началу - тем больше вероятность быть выбранным для скрещивания в следующую популяцию);

2) случайным образом выбирается оператор скрещивания (точечный или двухточечный), который выдает двух особей, полученных в результате скрещивания родительских особей;

3) из двух особей в новую популяцию записывается та, у которой значение функции пригодности меньше.