[論文レビュー] Computation of Diet Composition for Patients Suffering from Kidney and Urinary Tract Diseases with the Fuzzy Genetic System

Sri Hartati, Shofwatul Uyun|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2013

Optimization and Mathematical Programming参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、腎臓および尿路疾患を有する患者の最適な食事構成を計算するためのファジィ遺伝的システムを提案する。この手法は、遺伝的アルゴリズムのパラメータを動的に制御するファジィ論理と、交差および突然変異確率を決定するMamdani推論モデルを統合している。本手法は、400件の食品調査データと1人あたり10遺伝子の染色体表現を用い、1日あたりのエネルギー要件を満たす栄養価を持つ10通りの個別化された食事組み合わせを生成する。

ABSTRACT

Determination of dietary food consumed a day for patients with diseases in general, greatly affect the health of the body and the healing process, is no exception for people with kidney disease and urinary tract. This paper presents the determination of diet composition in the form of food subtance for people with kidney and urinary tract diseases with a genetic fuzzy approach. This approach combines fuzzy logic and genetic algorithms, which utilizing fuzzy logic fuzzy tools and techniques to model the components of the genetic algorithm and adapting genetic algorithm control parameters, with the aim of improving system performance. The Mamdani fuzzy inference model and fuzzy rules based on population parameters and generation are used to determine the probability of crossover and mutation, and was using In this study, 400 food survey data along with their substances was used as test material. From the data, a varying amount of population is established. Each chromosome has 10 genes in which the value of each gene indicates the index number of foodstuffs in the database. The fuzzy genetic approach produces 10 best food substance and their compositions. The composition of these foods has nutritional value in accordance with the number of calories needed by people with kidney and urinary tract diseases by type of food.

研究の動機と目的

• 腎臓および尿路疾患を有する患者に特化した個別化された食事計画のための計算手法を開発すること。
• ファジィ論理を遺伝的アルゴリズムと統合することで、食事構成最適化におけるシステム性能を向上させること。
• 集団の適応度と世代の進行状況に基づいて、遺伝的アルゴリズムのパラメータ（交差率および突然変異率）を動的に調整すること。
• 生成された食事が腎臓病患者の特定のエネルギーおよび栄養要件を満たしていることを保証すること。
• 400種類の食品とその栄養成分を含む実際の食品調査データを用いて、手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• ファジィ遺伝的システムは、遺伝的アルゴリズムとファジィ論理を統合し、食事構成を最適化する。
• 各染色体は、400種類の食品のデータベースから選ばれた食品のインデックスを10遺伝子で表現する。
• Mamdaniファジィ推論システムは、集団パラメータと世代数に基づいて、交差および突然変異確率を決定する。
• 適応的遺伝的操作を制御するために、適応度値と世代番号を用いたファジィルールを構築する。
• 選択された食品の組み合わせの栄養価を、1日あたりのエネルギー要件および食事要件と照合して評価する。
• アルゴリズムは世代を重ねて進化し、望ましい栄養プロファイルを持つ最適な食事構成に収束する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ファジィ論理を遺伝的アルゴリズムと効果的に統合することで、腎臓病患者の食事構成最適化をどのように改善できるか？
• RQ2 ファジィ推論を用いて交差率および突然変異率を動的に調整することが、解の品質に与える影響は何か？
• RQ3 提案されたシステムは、腎臓病患者の特定のエネルギーおよび栄養要件を満たす食事計画を生成できるか？
• RQ4 ファジィ遺伝的システムの性能は、従来の最適化手法と比較してどの程度優れているか？
• RQ5 本システムは、食品データベースや栄養制約のばらつきをどの程度処理できるか？

主な発見

• ファジィ遺伝的システムは、腎臓および尿路疾患を有する患者の1日あたりのエネルギー要件を満たす10通りの最適な食品組み合わせを効果的に生成した。
• ファジィ論理による交差および突然変異確率の動的調整が、収束性および解の品質を向上させた。
• 臨床的妥当性を確保するため、詳細な栄養成分を含む400件の実際の食品調査データを活用した。
• 各染色体は、事前に定義されたデータベースから選ばれた10食品で構成される完全な食事計画を表した。
• Mamdaniファジィ推論モデルは、集団の適応度と世代数を、遺伝的操作確率に効果的にマッピングした。
• 最終的な食事構成は、腎臓病患者の医療的食事ガイドラインに整合するバランスの取れた栄養プロファイルを示した。