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1、学生智能营养配餐系统 V0.1创作说明学生智能营养配餐系统创作说明目录一、创作思想- 3 -1.1 背景- 3 -1.2 目的- 4 -1.3 意义- 4 -二、创作过程- 5 -2.1 技术- 5 -2.2 改进的遗传算法及其在配餐系统中的应用- 6 -2.3 总结- 12 -三、 原创部分- 13 -四、参考资源- 14 -五、制作用软件及运行环境- 15 -六、报送材料清单- 16 -七、其他说明- 16 -一、创作思想1.1 背景美国在上世纪60年代起，将每年进行一次的“总膳食研究”列入国家计划。这种被称为“市场菜篮子法”的系统研究，通过对美国市场销售的食品进行营养素监测，估计各类人群
2、营养素摄入量，并制定相应的营养政策及改善措施，从而有效地改善了居民健康。营养配餐决策支持在国外十分普遍，但在国内却尚未引起人们重视。国内的关于营养保健决策支持研究也刚刚起步。比较早的是有北方工业大学和北京营养研究所1991年研制的“大学生营养配餐电脑系统”，并收到较好的效果。四川一研究所研制的“卫生导餐系统”与1997年在湖北通过了国家级鉴定。该系统根据用户输入的情况，如身体不适的部位、年龄、性别等输出对应的食谱。另外，近些年“婴幼儿营养配餐系统”悄然兴起，生产婴幼儿食品的厂家都不同程度的依靠这些系统来做产品分析。国外在营养配餐和计算机进行营养配餐方面领先于我国，而且趋向于方便，实用，小型化的
3、硬件产品。配餐方面主要是单机软件的查询，由中国疾病预防控制中心营养与食品安全所与北京飞华通信技术有限公司合作开发的面向大众的最新权威营养指导软件，是国家科技部研究项目中国食物品质及营养参数的研究和北京市自然科学基金资助课题北京市食物成分数据库的研究与建立的重要成果。至于实现WEB查询，主要是实现了一些营养素查询和人体营养素需求查询，对于合理的营养配餐系统，国内还没有一个比较好的系统实现膳食营养决策支持的功能。科学合理的配餐是关系到人们身体健康和社会发展的重大问题。现如今，我国的食物生产得到了较快的发展，人们的膳食结构也有了很好的改善。但在一些贫困地区，某些营养缺乏病还不少见；而在一些较富裕地区
4、，某些营养过剩的慢性病正日益增长。如何引导人们的合理饮食，促进健康是社会向我们提出的一个必须解决和紧迫的任务。在国外，基本上每十个人都有一个营养师，而在国内营养师尚属新兴的职业，营养师的数量不能满足人们的需求。我国当下高中生升学压力大，学习紧张。每当考试或体育课后，总会感觉身心疲惫、食欲不佳，而学校食堂基本是变化不大的几个菜，大部分学校没有配备专门的营养师，我想如果根据学生自身发展状况和活动量、学习紧张程度配备符合自己的营养膳食，再根据食品中各种营养物质的含量，设计一天、一周或一个月的食谱，使人体摄入的蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质等几大营养素比例合理，即达到均衡膳食。利用计算机辅助
5、人体营养保健，进行决策，可以充分发挥计算机的优势，减轻营养配餐中大量的计算工作和查表工作，迅速、准确地得到配餐结果，优化膳食结构。1.2 目的营养保健，就是按人们身体的需要，根据食品中各种营养物质的含量，设计一天、一周或一个月的食谱，使人体摄入的蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素和矿物质等几大营养素比例合理，即达到均衡膳食。开发学生智能营养配餐系统的目的，就是想利用强大的计算机工具来代替传统的解决营养配餐的反复复杂的手工配餐方式，同时采用智能技术解决手工配餐很难达到均衡膳食的这样一种缺陷，进而快速，准确地为在校学生提供更为合理和理想的食谱和营养配方，为学生的日常膳食提供一种决策支持。学生智能营养
6、配餐系统基于遗传算法，主要涉及学生营养配餐问题。系统的开发综合数据库技术，.net技术，运用智能多目标遗传算法，同时参考中国居民膳食指南和平衡膳食宝塔及中国居民膳食营养标准，针对学生营养保健需求，方便、智能地为学生进行配餐。1.3 意义随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，人们越来越注意吃的质量问题，饮食结构正在由温饱型向营养型转变。人们不但要吃饱而且要吃好。也就是吃要讲科学，讲营养。因此，我们根据学生的需要，结合适量的营养成分和不同年龄段学生的膳食营养标准，来进行营养配餐，以保证学生的身心健康，防止营养过剩和营养缺乏症的发生。这里所讲的营养配餐，也即营养膳食决策支持，也就是按照人们身体的需
7、要，根据食品中各种营养物质的含量，设计一天、一周或一个月的食谱，使人体摄入的能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素E等几大营养素比例合理，即达到均衡膳食。简单讲，就是要求配餐结构多种多样，谷、肉、果、菜无所不备。 营养配餐在国外已十分普遍，但在国内却尚未引起人们的重视。众所周知，我国经济发展的很快，人民越来越注意吃的“质量”问题。从以前我国居民的饮食结构来看：我国城乡居民人均谷类和薯类的消费量占很大比例，人们的食物大都以粮食类为主。可是近年来，肉，蛋，奶和水产品的消费出现了明显的增加，人们的膳食结构也有了很好的改善。但在一些贫困地区，某些营养缺乏病还不少见；而在一些较富裕地区，某些营养过剩的慢
8、性病正日益增长。如何引导学生的合理饮食，促进健康是社会向我们提出的一个必须解决和紧迫的任务。新世纪以来，人们开始认识到营养保健的重要性，开始注意食品的质量，并且一部分上层家庭也开始向保健医生进行咨询。但随着我国经济进一步飞速的发展，进入中上层收入的家庭快速的增多，保健医生的数量已远远不够，再加上保健收费很高，中低层收入的家庭无法花大量的金钱在保健上，因此开发一种营养保健软件具有重要意义。用计算机辅助人体营养保健，进行决策，可以充任发挥计算机的优势，减轻营养配餐中大量的计算工作可查表工作，迅速地得到配餐结果，优化膳食结构。从应用上来看，这将有助于营养知识的普及达到促进人们合理饮食、平衡膳食的目的
9、同时也具有巨大的经济效益和社会效益。二、创作过程2.1 技术本系统是在 Visual Studio 2005 集成开发环境下开发的，所以这里主要用到的就是 .net相关技术。本系统开发过程中最大的特点就是利用遗传算法，在营养和自己喜爱的食物之间寻求一个平衡点，在这里主要介绍一下ADO.NET技术和数据库连接池技术，另外介绍一下自己改进的一种MD5加密算法（本系统中，该算法运用于用户注册部分）。其他主要就是简单的.net控件编程，这里不在赘述。1、ADO.NET技术。ADO.NET 是一种程序访问数据库的接口，利用它里面的DataSet，SqlConnection，SqlCommand，SqlA
10、dapter(还有相对应的Oledb)可以对数据库中的数据进行相关操作,比如查询 删除 更新等。本系统使用ACCESS数据库，所以主要用到数据库操作对象包括：OledbConnection，OledbCommand，OledbDataReader，DataSet。并在系统的开发工程中充分利用了面向对象的开发思想，创建统一的数据库操作类DB.CS，减少数据库连接，提高代码复用。2、数据库连接池技术数据库连接是一种关键的有限的昂贵的资源，这一点在多用户的网页应用程序中体现得尤为突出。对数据库连接的管理能显著影响到整个应用程序的伸缩性和健壮性，影响到程序的性能指标。数据库连接池正是针对这个问题提出来
11、的。数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个；释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中，这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用，连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数，当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时，这些请求将被加入到等待队列中。本系统一方面对数据的操作频繁
12、，另一方面又采用的是ACCESS数据库（它对数据的处理能力比较有限），所以在开发的过程中运用连接池技术，减轻数据库负担，节省系统资源。3、MD5算法在 Visual Studio 2005中，也即.net集成开发环境中，有自带的MD5算法，当然在本系统中也可以利用开发环境自带的MD5类。但由于该算法应用普遍，基本原理简单，所以从系统安全性的角度考虑，本人对该算法进行了改进，形成个人风格的算法模式，建立一个实现MD5散列字符串的类，代码如图2-1。2.2 改进的遗传算法及其在配餐系统中的应用本系统核心部分运用了人工智能的相关算法-遗传算法。1、遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟
13、达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它是有美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著Adaptation in Natural and Artificial Systems，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Hilland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
14、染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小挑选（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mut
15、ation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。遗传算法的流程如图2-2所示。图2-1 一个实现MD5散列字符串的类图2-2 遗传算法流程图2、本系统核心模块采用的算法是遗传算法的改进型，在基本的遗传选择算法上增加保存最优个体，抑制快速收敛等操作。目的在于提高算法的性能。多目标遗传选择算法模块，也就是配餐算法中心，该模块是整个软件的核心部分。遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）是通过模拟生物进化过程来完成优化搜索的，该算法是非确定型算法，适合目标函数具有多极值且随机分布的情况，它的计算效率，性能也比较高。该模块算法的流程图2-3。3、算法具体描述以及在配餐系统中的应用。、Pareto定义和营养决策优化问题在某种意义上，Pareto定义类似于最优化的概念。事实上，对于那些目标个数少以及每个目标计算代价高的工程设计问题来说，这个定义是贴切的和有用的，但很少适用于许多其他类型问题（尤其是决策问题），在这些问题中目标个数比较多而且每个目标计算代价可能较小。例如，我们考虑一个有50个目标f1, . . . , f50（在工程问题不常见，但常见于许多现实的决策问题）的最小化问题，有两个点v1和v2，其中在49个目标中v1好于v2(比如f
