Otimização dinâmica evolutiva : modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta.

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dc.contributor.advisorFreitas, Alan Robert Resende dept_BR
dc.contributor.authorSantos, Glauber Soares dos
dc.contributor.refereeFreitas, Alan Robert Resende dept_BR
dc.contributor.refereeSilva, Gustavo Peixotopt_BR
dc.contributor.refereeBatista, Lucas de Souzapt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Rodrigo César Pedrosapt_BR
dc.date.accessioned2022-06-22T20:38:44Z
dc.date.available2022-06-22T20:38:44Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractHá um esforço constante para desenvolver e aprimorar estratégias ao lidar com o clássico problema da dieta. Modelos matemáticos e técnicas de programação têm sido desenvolvidos para geração de menus restritivos. No entanto, uma nova tendência ainda pouco abordada, no âmbito computacional, é a nutrição comportamental. Essa abordagem científica voltada para o aconselhamento nutricional, mostra-se mais eficaz do que as dietas restritivas comuns, por se adaptar aos hábitos e preferências dos usuários buscando o equilíbrio entre liberdade, saúde e sabor. Portanto, visando contribuir para uma alimentação menos restritiva e mais intuitiva, neste trabalho, propomos um modelo de otimização interativo, resolvido por meio de um algoritmo evolutivo. O usuário interage após cada refeição e os dados dos alimentos ingeridos são usados para prever preferências e reequilibrar o cardápio das próximas refeições, caso seja necessário. O modelo proposto demonstrou ser capaz de balancear com sucesso refeições com meta de consumo calórico até 5 vezes mais acurada que o esperado.pt_BR
dc.description.abstractenSince the classic diet planning problem, several mathematical models and programming techniques have been shown to generate menus following several restrictions. However, a subject still little addressed, in the computational environment, is behavioral nutrition. This scientific approach focused on nutritional counseling proves to be more effective than the common restrictive diets, by adapting to the habits and preferences of users seeking the balance among freedom, health and taste. Therefore, aiming to contribute to a less restrictive and more intuitive diet, this work proposes an interactive optimization model, resolved through an evolutionary algorithm. The user interacts with the system after each meal and nutrition facts are used to predict preferences and re-balance further meals. Proposed model shows success in re-balancing meals with a target caloric consumption up to 5 more accurate than expectedpt_BR
dc.identifier.citationSANTOS, Glauber Soares dos. Otimização dinâmica evolutiva: modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta. 2022. 62 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15004
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 07/06/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.pt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectAlgorítmos computacionaispt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectDietapt_BR
dc.subjectNutrição - necessidadespt_BR
dc.titleOtimização dinâmica evolutiva : modelo interativo com predição de preferências aplicado ao problema da dieta.pt_BR
dc.title.alternativeEvolutionary dynamic optimization : interactive model with preferences prediction applied to the diet planning problem.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
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