[논문 리뷰] 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)|2013. 06. 25.

Optimization and Mathematical Programming참고 문헌 8인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 신장 및 비뇨기계 질환 환자를 위한 최적의 식단 조성을 계산하기 위해 퍼지 유전 알고리즘을 제안한다. 이는 유전 알고리즘의 파rameter를 동적으로 제어하기 위한 퍼지 논리와 교차 및 돌연변이 확률을 결정하기 위한 Mamdani 추론 모델을 통합한다. 이 방법은 400개의 식품 설문 데이터 포인트와 개별 당 10개 유전자를 가진 염색체 기반 표현 방식을 사용하여, 하루 칼로리 필요량을 충족하는 영양가치가 균형 잡힌 10개의 개인화된 식품 조합을 생성한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 신장 및 비뇨기계 질환 환자에게 맞춤형으로 설계된 식단 계획을 위한 계산 방법을 개발하는 것.
• 퍼지 논리를 유전 알고리즘과 융합하여 식단 조성 최적화의 시스템 성능을 향상시키는 것.
• 집단의 적합도와 세대 진행 상황에 따라 유전 알고리즘의 파rameter(교차 및 돌연변이 비율)를 동적으로 조정하는 것.
• 생성된 식단이 신장 환자에게 필요한 특정 칼로리 및 영양 요구량을 충족시키도록 보장하는 것.
• 실제 식품 설문 데이터(400개의 식품 항목 및 그 영양 성분 포함)를 사용하여 접근 방식을 검증하는 것.

제안 방법

• 퍼지 유전 알고리즘은 유전 알고리즘과 퍼지 논리를 융합하여 식단 조성을 최적화한다.
• 각 염색체는 400개의 식품으로 구성된 데이터베이스에서 각각의 식품 항목 인덱스를 나타내는 10개의 유전자를 사용하여 식단 계획을 인코딩한다.
• Mamdani 퍼지 추론 시스템은 집단의 파rameter와 세대 수를 기반으로 교차 및 돌연변이 확률을 결정한다.
• 적합도 값과 세대 번호를 사용하여 퍼지 규칙를 구성함으로써, 적응적으로 유전 연산을 제어한다.
• 선택된 식품 조합의 영양가치를 하루 칼로리 및 식이 요구량과 비교하여 평가한다.
• 알고리즘이 세대를 거치며 수렴하여 원하는 영양 프로파일을 가진 최적의 식단 조성을 도출한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퍼지 논리를 유전 알고리즘과 효과적으로 융합하여 신장 환자 대상 식단 조성 최적화를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 퍼지 추론을 사용하여 교차 및 돌연변이 비율을 동적으로 조정할 경우, 해의 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 시스템은 신장 질환 환자에게 필요한 특정 칼로리 및 영양 요구량을 충족하는 식단 계획을 생성할 수 있는가?
• RQ4 기존의 최적화 방법과 비교했을 때, 퍼지 유전 알고리즘 시스템의 성능은 어떠한가?
• RQ5 이 시스템은 식품 데이터베이스와 영양 제약 조건의 변동성을 얼마나 잘 처리할 수 있는가?

주요 결과

• 퍼지 유전 알고리즘은 신장 및 비뇨기계 질환 환자에게 하루 칼로리 요구량을 충족하는 10개의 최적 식품 조합을 성공적으로 생성하였다.
• 퍼지 논리를 통한 교차 및 돌연변이 비율의 동적 조정이 수렴 속도와 해의 품질을 향상시켰다.
• 임상적 관련성을 확보하기 위해 400개의 실질적 식품 설문 데이터 포인트와 그에 따른 상세한 영양 성분을 활용하였다.
• 각 염색체는 사전 정의된 데이터베이스에서 선택된 10개의 식품으로 구성된 완전한 식단 계획을 표현하였다.
• Mamdani 퍼지 추론 모델은 집단의 적합도와 세대 수를 효과적으로 유전 연산 확률로 매핑하였다.
• 최종 식단 조성은 신장 환자 대상 의료 식이 지침과 일치하는 균형 잡힌 영양 프로파일을 보였다.