量子遺傳算法在配餐中的應(yīng)用

[摘 要] 現(xiàn)代商場常常配有餐飲服務(wù)設(shè)施，既解決了商場員工的日常就餐問題，也為購物顧客提供了方便。將量子遺傳算法應(yīng)用到計算機(jī)輔助配餐領(lǐng)域，可設(shè)計實(shí)現(xiàn)各種高效率的配餐軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)高效率的營養(yǎng)配餐。

[關(guān)鍵詞] 量子遺傳算法 計算機(jī)輔助配餐 營養(yǎng)膳食

目前，隨著社會生產(chǎn)力的發(fā)展，人民生活水平的不斷提高，營養(yǎng)與膳食的話題越來越受到人們的關(guān)注。商場員工、購物顧客群體每日均有較大的就餐需求，如何為這些群體提供高質(zhì)量、科學(xué)化的配餐是一項(xiàng)重要的研究課題。

一、量子遺傳算法簡介

量子遺傳算法QGA(Quantum Genetic Algorithm)的概念1996年由英國Exter大學(xué)的Ajit Narayanan和Mark Moore提出，2000年Kuk-Hyun Han將量子遺傳算法進(jìn)一步完善，并首次將其應(yīng)用于組合優(yōu)化問題。QGA是基于量子計算原理的概率優(yōu)化方法，結(jié)合了量子計算理論和進(jìn)化算法理論。它用量子位編碼來表示染色體，通過量子門的旋轉(zhuǎn)來完成進(jìn)化搜索，具有種群規(guī)模小、收斂速度快，全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)。

二、基于QGA的營養(yǎng)膳食優(yōu)選程序

營養(yǎng)配餐問題是在菜品數(shù)據(jù)庫中搜索滿足配餐對象就餐需求目標(biāo)的組合優(yōu)化問題。配餐系統(tǒng)首先需要做配餐對象的營養(yǎng)分析，根據(jù)配餐用戶的性別、年齡、身高、體重、勞動強(qiáng)度、體重指數(shù)、體型等自然情況，由計算機(jī)自動算出配餐對象熱量及各種營養(yǎng)元素的每日需求量。

配餐系統(tǒng)根據(jù)配餐對象的熱量及各營養(yǎng)元素需求標(biāo)準(zhǔn)，在菜譜表中進(jìn)行菜品優(yōu)選，組合各種菜品生成為一套或多套備選菜譜提供給配餐對象進(jìn)行選擇?；诹孔舆z傳算法的配餐系統(tǒng)將菜品數(shù)據(jù)庫中的菜品表示為染色體基因型。經(jīng)量子崩塌后產(chǎn)生的解可以表示為最終優(yōu)選生成的菜譜，假設(shè)某菜品庫中有15道菜品，量子崩塌后產(chǎn)生的解為:001001001000001，從左至右的第3、6、9、15位為1，其他位為0，代表了要選擇菜品數(shù)據(jù)庫中第3、6、9、15號共4道菜品為配餐菜譜中的配餐菜品。菜譜更新采用量子旋轉(zhuǎn)門，當(dāng)前菜譜其基因型在被旋轉(zhuǎn)門更新后，在下一代量子觀測后得到的解就會更加傾向于全局最優(yōu)解，經(jīng)過逐代進(jìn)化，系統(tǒng)最終可生成滿足配餐對象的滿意備選菜譜，實(shí)現(xiàn)全部配餐功能。量子遺傳算法中的概念和營養(yǎng)配餐中的概念對應(yīng)關(guān)系如表1所示。

三、試驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的性能，本文在一個包含40道菜品的數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并與現(xiàn)有的模擬退火算法解決方案進(jìn)行了比較，對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。經(jīng)測試，基于量子遺傳算法的營養(yǎng)膳食配餐系統(tǒng)可以很好地滿足實(shí)際的配餐需要，在某商場餐飲部應(yīng)用后，取得了較好的使用效果。

四、結(jié)論

量子遺傳算法在解決組合優(yōu)化問題時在搜索效果和搜索速度兩方面具備優(yōu)秀的均衡性，具備高可用性、健壯性和穩(wěn)定性。采用量子遺傳算法做為配餐核心算法在優(yōu)選速度、優(yōu)選效果等方面具有較大優(yōu)勢。

參考文獻(xiàn):

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