Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Xây dựng hệ hỗ trợ xác định thực đơn khẩu phẩn dinh dưỡng phòng bệnh béo phì cho trẻ dưới 6 tuổi

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:95

Thêm vào BST

Báo xấu

33
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Ý nghĩa của đề tài là tìm hiểu hệ thống khẩu phần dinh dưỡng của trẻ em, xác định nguy cơ và cách phòng chống béo phì ở trẻ, từ đó mô hình hóa được bài toán, thiết kế được chương trình hỗ trợ cho việc lên thực đơn dinh dưỡng. Hoàn thành các chức năng cơ bản của hệ thống hỗ trợ xác định khẩu phần dinh dưỡng. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Xây dựng hệ hỗ trợ xác định thực đơn khẩu phẩn dinh dưỡng phòng bệnh béo phì cho trẻ dưới 6 tuổi

i ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN NGỌC HIỆP XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ XÁC ĐỊNH THỰC ĐƠN KHẨU PHẨN DINH DƯỠNG PHÒNG BỆNH BÉO PHÌ CHO TRẺ DƯỚI 6 TUỔI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 848 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN HẢI MINH THÁI NGUYÊN, 2018
ii LỜI CẢM ƠN Để có thể hoàn thành đề tài luận văn bên cạnh sự nỗ lực cố gắng của bản thân, tác giả đã nhận được sự động viên ủng hộ của gia đình, bạn bè và sự hướng dẫn nhiệt tình của thầy cô trong suốt thời gian học tập, nghiên cứu. Tôi xin cảm ơn toàn thể quý thầy cô trong và ngoài trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên. Các thầy, cô đã tận tình truyền đạt những kiến thức quý báu cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tác giả trong suốt quá trình học tập nghiên cứu và cho đến khi thực hiện luận văn. Tôi xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu trường Cao đẳng Sư phạm Nam Định đã tạo mọi điều kiện thuận lợi để tôi được theo học lớp Cao học này. Xin trân trọng cảm ơn trường Mầm non Sao Mai - Số 1 Huỳnh Thúc Kháng, phường Trần Hưng Đạo, thành phố Nam Định đã không ngừng hỗ trợ và cung cấp số liệu cho tác giả trong thời gian nghiên cứu luận văn. Em xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy TS. Nguyễn Hải Minh - người hướng dẫn khoa học đã tận tình giúp đỡ tác giả trong quá trình thực hiện luận văn. Cuối cùng, xin chân thành cảm ơn đến gia đình, các anh chị và các bạn đồng nghiệp đã hỗ trợ cho tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và thực hiện luận văn. Thái Nguyên, ngày … tháng … năm 2018 Tác giả luận văn Nguyễn Ngọc Hiệp
iii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình do tôi nghiên cứu thông qua tài liệu tham khảo và phân tích. Kết quả nghiên cứu, các số liệu nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố một cách trọn vẹn trong bất kì công trình nào khác.
iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .................................................................................................... i LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................ iii MỤC LỤC ........................................................................................................ iv BẢNG CÁC CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN .................................. viii DANH SÁCH CÁC BẢNG ............................................................................. ix DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ ........................................................................ ix CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC CÁCH TIẾP CẬN GIẢI BÀI TOÁN 1 1.1. Đặt vấn đề .............................................................................................. 1 1.2. Các hướng nghiên cứu giải quyết bài toán............................................. 2 1.2.1. Sử dụng kĩ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI) ............................................ 2 1.2.1.1. Các phương pháp tìm kiếm cổ điển ......................................... 2 1.2.1.2. Giải thuật di truyền (GA) ......................................................... 3 1.2.1.3. Mạng Neural............................................................................. 7 1.2.2. Sử dụng kĩ thuật Tập mờ (FL) ........................................................ 9 1.2.3. Sử dụng kết hợp giữa AI và FL..................................................... 11 1.2.4. Sử dụng hệ hỗ trợ quyết định ........................................................ 12 1.2.4.1. Khái niệm hệ hỗ trợ quyết định (DSS) .................................. 12 1.2.4.2. Các thành phần của hệ hỗ trợ quyết định ............................... 13 1.2.4.3. Mô hình ra quyết định ............................................................ 13 1.2.4.4. Đặc điểm của hệ hỗ trợ quyết định (DSS) ............................. 13 1.2.4.5. Phân loại hệ hỗ trợ quyết định ............................................... 15 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÍ THUYẾT XÁC ĐỊNH KHẨU PHẦN ĂN ............. 18 2.1. Năng lượng ........................................................................................... 18 2.1.1. Nguồn cung cấp năng lượng cho cơ thể........................................ 18 2.1.2. Năng lượng cần thiết cho chuyển hóa cơ bản ............................... 19 2.1.3. Nhu cầu năng lượng hàng ngày .................................................... 21
v 2.1.4. Cách tính nhu cầu năng lượng cho một ngày................................ 22 2.2. Nhu cầu các chất dinh dưỡng cần thiết đối với cơ thể ......................... 24 2.2.1. Protein ........................................................................................... 24 2.2.2. Lipit ............................................................................................... 25 2.2.3. Gluxit............................................................................................. 26 2.2.4. Các chất khoáng ............................................................................ 27 2.2.4.1. Canxi (Ca) .............................................................................. 27 2.2.4.2. Photpho (P)............................................................................. 28 2.2.4.3. Kali (K) .................................................................................. 29 2.2.4.4. Natri (Na) ............................................................................... 29 2.2.4.5. Sắt (Fe) ................................................................................... 30 2.2.4.6. Iot (I) ...................................................................................... 31 2.2.4.7. Các yếu tố vi lượng khác ....................................................... 32 2.2.5. Vitamin .......................................................................................... 33 2.2.5.1. Vitamin A (Retinol) ............................................................... 33 2.2.5.2. Vitamin D ............................................................................... 34 2.2.5.3. Vitamin B1 (Thiamin) ............................................................ 35 2.2.5.4. Vitamin B2 (Riboflavin) ......................................................... 36 2.2.5.5. Vitamin PP (Niaxin)............................................................... 37 2.2.5.6. Vitamin C (axit ascorbic) ....................................................... 37 2.3. Xây dựng khẩu phần ăn........................................................................ 38 2.3.1. Khẩu phần là gì?............................................................................ 38 2.3.2. Chế độ ăn là gì? ............................................................................. 38 2.3.3. Thực đơn là gì? ............................................................................. 38 2.3.4. Khẩu phần ăn phải đảm bảo cân đối và hợp lí .............................. 38 2.3.5. Các bước khi tiến hành xây dựng khẩu phần ăn ........................... 40 2.3.6. Nguyên tắc xây dựng thực đơn ..................................................... 41
vi 2.4. Tổng quan về bệnh béo phì .................................................................. 41 2.4.1. Khái niệm bệnh béo phì ................................................................ 41 2.4.2. Phương pháp xác định béo phì ...................................................... 41 2.4.2.1. Dựa vào chỉ số BMI ............................................................... 41 2.4.2.2. Dựa vào Chu vi vòng eo ........................................................ 42 2.4.3. Thực trạng béo phì ........................................................................ 42 2.4.3.1. Thực trạng béo phì trên thế giới............................................. 42 2.4.3.2. Thực trạng béo phì ở Việt Nam ............................................. 43 2.4.4. Những yếu tố, nguy cơ của béo phì ở trẻ em ................................ 44 2.4.4.1. Cơ chế bệnh sinh của béo phì ................................................ 44 2.4.4.2. Yếu tố di truyền...................................................................... 44 2.4.4.3. Khẩu phần và thói quen ăn uống của trẻ béo phì ................... 45 2.4.4.4. Hoạt động thể chất của trẻ béo phì......................................... 46 2.4.4.5. Một số nguyên nhân khác ...................................................... 46 2.4.5. Hậu quả của béo phì ...................................................................... 47 2.4.5.1. Ảnh hưởng đến sức khỏe ....................................................... 47 2.4.5.2. Tăng nguy cơ mắc bệnh tử vong ............................................ 48 2.4.5.3. Hậu quả kinh tế và xã hội của béo phì ................................... 48 2.4.6. Giải pháp phòng chống béo phì ở trẻ em ...................................... 49 2.4.6.1. Về chế độ ăn của trẻ ............................................................... 49 2.4.6.2. Về chế độ vận động của trẻ .................................................... 50 CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ......... 51 3.1. Phân tích, thiết kế ................................................................................. 51 3.2. Mô hình toán học của bài toán ............................................................. 51 3.3. Xác định BMI [4] ................................................................................. 55 3.4. Xác định năng lượng đưa vào/ngày ..................................................... 56 3.5. Xây dựng cơ sở dữ liệu thực phẩm dinh dưỡng................................... 56
vii 3.6. Kết quả cài đặt ...................................................................................... 58 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ...................................................... 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 63 PHỤ LỤC ........................................................................................................ 65
viii BẢNG CÁC CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo BMI Body Mass Index Chỉ số khối cơ thể DSS Decision Support System Hệ hỗ trợ quyết định FL Fuzzy Logic Logic mờ g Gam = Gram Đơn vị đo G Gluxit Chất bột GA Genetic Algorithms Giải thuật di truyền ISDN Integrated Services Digital Network Mạng số tích hợp đa dịch vụ kg Kilogam Đơn vị đo L Lipit Chất béo mg Milligram Đơn vị đo mcg Microgram Đơn vị đo P Protein Chất đạm VPN Virtual Private Network Mạng riêng ảo WHO World Health Organization Tổ chức Y tế thế giới
ix DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1.1: So sánh các tiêu chí cơ bản của mạng nơron và logic mờ.............. 12 Bảng 2.1: Giá trị sinh nhiệt của các chất......................................................... 19 Bảng 2.2: Nhu cầu năng lượng (tính theo kcal/ngày) ..................................... 22 Bảng 2.3: Công thức tính chuyển hóa năng lượng cơ bản dựa theo cân nặng 23 Bảng 2.4: Hệ số nhu cầu năng lượng theo tính chất lao động ........................ 23 Bảng 2.5: Nhu cầu Canxi ................................................................................ 28 Bảng 2.6: Nhu cầu Photpho ............................................................................ 29 Bảng 2.7: Nhu cầu Sắt ..................................................................................... 31 Bảng 2.8: Nhu cầu Iot ..................................................................................... 32 Bảng 2.9: Nhu cầu Vitamin A ......................................................................... 34 Bảng 2.10: Thực phẩm thông dụng giàu Vitamin A (Hàm lượng trong 100g thực phẩm ăn được) ......................................................................................... 34 Bảng 2.11: Nhu cầu Vitamin D ....................................................................... 35 Bảng 2.12: Nhu cầu Vitamin B1 ..................................................................... 36 Bảng 2.13: Nhu cầu Vitamin B2 ..................................................................... 36 Bảng 2.14: Nhu cầu Vitamin PP ..................................................................... 37 Bảng 2.15: Nhu cầu Vitamin C ....................................................................... 38 Bảng 2.16: Nhu cầu khuyến nghị năng lượng lứa tuổi nhà trẻ ....................... 39 Bảng 2.17: Bảng chỉ số BMI chuẩn theo WHO.............................................. 42 Bảng 2.18: Hậu quả của béo phì ..................................................................... 48
x DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Cấu trúc tổng quát của mô hình ...................................................... 13 Hình 2.1: Mô hình Bom calorie ...................................................................... 18 Hình 2.2: Sơ đồ sử dụng Protein từ thức ăn của cơ thể .................................. 24 Hình 3.1: Chỉ số BMI cho trẻ em .................................................................... 55 Hình 3.2: Giao diện chính của chương trình ................................................... 59 Hình 3.3: Giao diện của Module Thực phẩm.................................................. 59 Hình 3.4: Giao diện của Module Chỉ số BMI ................................................. 60 Hình 3.5: Giao diện của Module Chuyển hóa cơ bản ..................................... 60 Hình 3.6: Giao diện của Module Thực đơn .................................................... 61
1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC CÁCH TIẾP CẬN GIẢI BÀI TOÁN 1.1. Đặt vấn đề Giáo dục mầm non góp phần cùng với sự phát triển của giáo dục Việt Nam đào tạo ra những con người có năng lực, phát triển toàn diện không ngừng cả về phẩm chất trí tuệ, phẩm chất đạo đức mà còn có đầy đủ sức khỏe sẵn sàng phục vụ đắc lực cho sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước và phát triển kinh tế xã hội trong tương lai. Mục tiêu giáo dục mầm non trong chiến lược phát triển giáo dục nhấn mạnh đến chất lượng giáo dục toàn diện, trong đó phát triển thể chất được đặt ra trong mối quan hệ tổng thể với các mặt phát triển khác. Ở nước ta, trong những năm gần đây, nhờ sự tăng trưởng của nền kinh tế, sự quan tâm của các tổ chức xã hội nên chất lượng chăm sóc, nuôi dạy trẻ mà chăm sóc dinh dưỡng đã cải thiện đáng kể. Năm 2016, Thủ tướng Chính phủ đã kí quyết định phê duyệt “Chương trình sữa học đường cải thiện tình trạng suy dinh dưỡng góp phần nâng cao tầm vóc trẻ em mẫu giáo và tiểu học đến năm 2020”, qua đó tình trạng suy dinh dưỡng ở trẻ em giảm đáng kể. Tuy nhiên, so với các nước trong khu vực, tỉ lệ trẻ em suy dinh dưỡng ở Việt Nam vẫn còn cao, nhất là ở những tỉnh vùng sâu, vùng xa, vùng đặc biệt khó khăn. Cùng với đó tại các khu đô thị lớn thì một số bệnh do chế độ dinh dưỡng không khoa học lại xuất hiện và có xu hướng ngày càng tăng nhanh như thừa cân, béo phì, cao huyết áp và một số bệnh tim mạch khác. Kết quả điều tra mới nhất (2014 - 2015) về tình trạng trẻ thừa cân béo phì được TS. Bùi Thị Nhung - Trưởng khoa Dinh dưỡng học đường và ngành nghề, Viện Dinh dưỡng Quốc gia, công bố tại hội thảo phòng chống béo phì, thừa cân cho trẻ em, ngày 18/10/2017. Theo đó tình trạng béo phì trẻ em từ tuổi tiền học đường và học đường đến tuổi trưởng thành đang gia tăng tại Việt Nam, đặc biệt ở các thành
2 phố lớn. Từ năm 1980 - 2013, tỉ lệ thừa cân, béo phì tăng đến 47% ở trẻ em. Năm 1996, tỉ lệ trẻ em thừa cân, béo phì tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh là 12%. 13 năm sau (năm 2009) tỉ lệ này là 43%. Kết quả điều tra năm 2014 - 2015, tỉ lệ béo phì ở Thành phố Hồ Chí Minh trên 50%, còn khu vực nội thành Hà Nội khoảng 41% [6]. Những trẻ bị béo phì thường mất cân bằng trong cuộc sống. Trẻ sẽ lười vận động hơn, luôn có cảm giác nặng nề, khó khăn trong mọi hoạt động của cuộc sống. Từ đó ảnh hưởng đến việc tiếp thu kiến thức dẫn đến kết quả học tập giảm sút. Các nhà khoa học đã chứng minh rằng béo phì chính là nguyên nhân quan trọng dẫn đến những bệnh nguy hiểm như: đái tháo đường, sỏi mật, … Đặc biệt, những trẻ bị béo phì còn có nguy cơ rất cao mắc bệnh ung thư khi lớn lên. Tình trạng suy dinh dưỡng, thừa cân, béo phì và một số bệnh về dinh dưỡng có liên quan mật thiết đến chế độ dinh dưỡng cho trẻ em ở các trường mầm non và gia đình. Việc nâng cao sức khỏe, trong đó yếu tố nền tảng là cải thiện dinh dưỡng cho trẻ em là rất cần thiết và cấp bách. Để đóng góp giải pháp khắc phục về thực trạng chế độ dinh dưỡng hợp lí phòng bệnh béo phì cho trẻ em hiện nay, tác giả tiến hành nghiên cứu đề tài: “Xây dựng hệ hỗ trợ xác định thực đơn khẩu phần dinh dưỡng phòng bệnh béo phì cho trẻ dưới 6 tuổi”. 1.2. Các hướng nghiên cứu giải quyết bài toán 1.2.1. Sử dụng kĩ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI) 1.2.1.1. Các phương pháp tìm kiếm cổ điển Với phương pháp này, chúng ta chọn một khẩu phần ăn bất kì, sau đó tiến hành so sánh khẩu phần ăn này với các khẩu phần ăn khác. Nếu khẩu phần nào đó tốt hơn (tức là đáp ứng được các điều kiện về hàm lượng calo, tỉ lệ cân bằng các chất dinh dưỡng phòng bệnh béo phì, …) đồng thời các điều kiện biên có chi phí nhỏ hơn thì chúng ta sẽ thay thế khẩu phần ăn đã lựa chọn ban đầu
3 bằng khẩu phần ăn mới và tiếp tục tiến hành quá trình so sánh với các khẩu phần ăn còn lại. Chu trình này sẽ lặp lại đến khi chúng ta duyệt toàn bộ không gian tìm kiếm (không gian khẩu phần ăn). Ưu điểm: Ý tưởng thực hiện của phương pháp này đơn giản, dễ hiểu. Nếu xác định tốt các tiêu chí so sánh, phương pháp này sẽ cho kết quả tối ưu nhất có trong không gian tìm kiếm. Hạn chế: Việc tìm kiếm trên không gian khẩu phần ăn sẽ gây ra hiện tượng bùng nổ tổ hợp. Ví dụ: Nếu chúng ta chỉ dùng 3 món trong một khẩu phần ăn thì không gian mẫu sẽ bao gồm n3 mẫu. (với n là số món trong cùng một loại: canh, mặn, tráng miệng). Ví dụ mỗi loại có 5 món ăn, khi đó không gian mẫu sẽ là 53  125 ; nếu mỗi loại tăng lên một món ăn, không gian mẫu sẽ trở thành 63  216 . Rõ ràng khi n lớn thì việc tìm kiếm sẽ rất tốn kém. Mỗi khẩu phần ăn lại thỏa mãn nhiều điều kiện dinh dưỡng khác nhau, về hàm lượng calo, về tỉ lệ cân bằng giữa các chất đảm bảo phòng chống bệnh béo phì. Do đó, việc xác định khẩu phần thỏa mãn tất cả các điều kiện đó không phải dễ dàng. Việc so sánh càng trở nên phức tạp và nhiều khi không thể thực hiện được nếu các điều kiện này đan xen nhau. Việc có nhiều điều kiện cũng làm tăng chi phí thực hiện so sánh và tăng thời gian tìm kiếm. 1.2.1.2. Giải thuật di truyền (GA) Ý tưởng chính của phương pháp này dựa trên lý thuyết về sự tiến hóa trong tự nhiên của các loài vật, qua nhiều thế hệ sinh vật phát triển dựa trên nguyên lí của sự chọn lọc tự nhiên, loài nào thích nghi sẽ tồn tại. Như ta thấy trong tự nhiên các loài vật sẽ cạnh tranh nhau về thức ăn, nơi trú ẩn, … các cá thể cùng loài còn cạnh tranh nhau để thu hút bạn tình trong mùa sinh sản. Trong
4 quá trình sinh sản luôn xuất hiện hai hiện tượng di truyền và biến dị. Hiện tượng di truyền cho phép thế hệ sau tốt giống thế hệ trước. Còn hiện tượng biến dị tạo ra các cá thể có khả năng mới. Nếu khả năng mới đó là tốt hơn trước thì sẽ được truyền lại cho thế hệ sau. Nếu khả năng mới là xấu hơn thì khả năng truyền lại cho thế hệ sau là ít hơn. Dần dần trong quá trình chọn lọc tự nhiên các đặc tính xấu hơn đó sẽ được loại bỏ và thay thế bằng các đặc tính tốt hơn. Áp dụng giải thuật di truyền vào giải quyết bài toán. Coi các khẩu phần ăn là các nhiễm sắc thể, các nhiễm sắc thể này sẽ được lai ghép với nhau để tạo ra nhiễm sắc thể mới, trong quá trình lai ghép một số gen bị đột biến cũng tạo thành các nhiễm sắc thể mới. Quá trình chọn lọc tự nhiên sẽ loại bỏ các nhiễm sắc thể không có khả năng thích nghi ra khỏi quần thể chỉ giữ lại những nhiễm sắc thể có khả năng thích nghi tốt. Biểu diễn khẩu phần ăn dưới dạng nhiễm sắc thể Đây là một trong những công việc quan trọng trong thiết kế giải thuật di truyền, quyết định việc áp dụng các toán tử tiến hóa. Một trong những phương pháp biểu diễn truyền thống của GA là biểu diễn nhị phân. Với phép biểu diễn này giải pháp cho bài toán được biểu diễn như là một vector bit. Mỗi nhiễm sắc thể là một khẩu phần ăn bao gồm nhiều gen, trong đó một gen đại diện cho một tham số thành phần của bài toán. Khởi tạo quần thể Để khởi tạo quần thể, chỉ cần đơn giản tạo pop - size (kích cỡ quần thể) nhiễm sắc thể (khẩu phần ăn) ngẫu nhiên theo từng bit. Trong mỗi thế hệ, ta lượng giá từng nhiễm sắc thể (tính giá trị hàm f trên các chuỗi biến nhị phân đã được giải mã), chọn quần thể mới thỏa mãn phân bố xác suất dựa trên độ thích nghi và thực hiện các phép đột biến và lai ghép để tạo ra các cá thể thế hệ mới. Sau một số thế hệ, khi không còn cải thiện thêm được gì nữa, nhiễm sắc thể (khẩu phần ăn) tốt nhất sẽ được xem như lời giải của bài toán.
5 Hàm mục tiêu Sau khi khởi tạo quần thể hoặc ở thời điểm các thế hệ mới được tạo thành, chúng ta phải sử dụng hàm mục tiêu để đánh giá mức độ thích nghi của mỗi nhiễm sắc thể nhằm có cơ sở cho việc lựa chọn bố mẹ cho các phép lai ghép và đột biến. Các phương pháp xác định độ thích nghi: - Xác định theo tỉ lệ thích nghi (Fitness scaling); - Xác định theo phương pháp cửa sổ thích nghi (Fitness windowing); - Xác định theo thứ hạng thích nghi (Fitness ranking). Toán tử lai ghép Là phép toán thực hiện lai ghép hai nhiễm sắc thể (hay hai khẩu phần ăn) với nhau nhằm sinh ra nhiễm sắc thể (hay khẩu phần ăn) con từ các nhiễm sắc thể cha mẹ ban đầu, thừa hưởng các đặc tính tốt từ cha mẹ. Với một xác suất lai k cho trước, chúng ta tiến hành chọn ngẫu nhiên các cặp nhiễm sắc thể và thực hiện lai ghép. Một số phương pháp lai ghép: - Lai ghép một điểm; - Lai ghép nhiều điểm; - Lai ghép mặt nạ. Toán tử đột biến Tương tự như lai ghép, kết quả của đột biến thường sinh ra các nhiễm sắc thể mới khác biệt so với nhiễm sắc thể cha mẹ. Phép đột biến được điều khiển bởi xác suất đột biến. Toán tử chọn lọc Phép chọn lọc là quá trình loại bỏ nhiễm sắc thể (khẩu phần ăn) kém thích nghi ra khỏi quần thể. Ở mỗi thế hệ, dựa trên giá trị thích nghi, các cá thể
6 có độ thích nghi tốt sẽ được chọn lọc để tạo thành quần thể ở thế hệ mới. Quá trình này được mô tả như sau: - Sắp xếp quần thể theo thứ tự mức độ thích nghi giảm dần; - Loại bỏ các nhiễm sắc thể ở cuối dãy. Giữ lại n cá thể tốt nhất. Ưu điểm: Hầu hết các kĩ thuật tối ưu thông thường tìm kiếm từ một đỉnh, trong khi đó GA hoạt động trên tập hợp đỉnh (điểm tối ưu), vì vậy GA giúp tăng cơ hội tiếp cận tối ưu toàn cục và tránh hội tụ sớm tại điểm cục bộ địa phương. Một điều dễ nhận thấy, với bài toán xác định thực đơn khẩu phần dinh dưỡng phòng bệnh béo phì cho trẻ dưới 6 tuổi, GA cho phép thu nhỏ không gian tìm kiếm. GA chỉ tập trung vào những vùng không gian mà có khả năng xuất hiện khẩu phần ăn tốt. Phép lai ghép cho phép tiến gần đến khẩu phần ăn tốt hơn và phép đột biến sẽ chuyển đến tìm kiếm ở các vùng không gian có khả năng chứa khẩu phần ăn tốt khác. Nhược điểm: Việc biểu diễn các khẩu phần trong GA thường có định dạnh cố định. Chính vì vậy chúng ta không thể có đồng thời khẩu phần có ba món, khẩu phần có bốn món trong cùng một thuật toán di truyền. Điều này hạn chế khả năng của chương trình vì chỉ cho phép số lượng món cố định, trong khi thực tế luôn thay đổi thường xuyên. Thời gian thực hiện thuật toán cũng là một vấn đề cần lưu ý. Mặc dù so với các phương pháp tìm kiếm cổ điển thì thuật toán thực hiện nhanh hơn, nhưng nếu phải trải qua rất nhiều thế hệ mới xác định được khẩu phần ăn tốt thì sẽ rất tốn kém thời gian. Việc xây dựng hàm mục tiêu cũng rất đáng lưu ý. Làm thế nào để xây dựng các tiêu chí đánh giá phù hợp là rất quan trọng. Các tiêu chí này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của bài toán vì nó quyết định các vùng tập trung
7 tìm kiếm. Chỉ cần đánh giá sai một trong các tiêu chí thuật toán có thể trả lại kết quả không tốt. Tuy nhiên việc xây dựng các tiêu chí lại gặp nhiều khó khăn do các khẩu phần ăn có những ràng buộc về chế độ dinh dưỡng và điều kiện biên (phòng bệnh béo phì). 1.2.1.3. Mạng Neural Mạng Neural nhân tạo, gọi tắt là mạng nơron, là một mô hình xử lí thông tin phỏng theo cách thức xử lí thông tin của các hệ nơron sinh học. Nó được tạo nên từ một số lượng lớn các phần tử (gọi là nơron) kết nối với nhau thông qua các liên kết (gọi là trọng số liên kết) làm việc như một thể thống nhất để giải quyết một vấn đề cụ thể nào đó. Một mạng nơron nhân tạo được cấu hình cho một ứng dụng cụ thể thông qua một quá trình học từ tập các mẫu huấn luyện. Bản chất học là quá trình hiệu chỉnh trọng số liên kết giữa các nơron sao cho giá trị hàm lỗi là nhỏ nhất. Mạng Neural dùng để phân loại hoặc đánh giá và lựa chọn một khẩu phần ăn trong các khẩu phần ứng viên. Mạng luôn có hai trạng thái học và ánh xạ. Ở trạng thái học, mạng sẽ sử dụng dữ liệu đầu vào được cung cấp để cập nhật các trọng số sao cho lỗi trên mẫu học là thấp nhất có thể. Tuy nhiên trong quá trình học cần tránh hiện tượng quá khớp xảy ra. Hiện tượng quá khớp là hiện tượng mạng hoạt động tốt trên dữ liệu học nhưng không tốt trên dữ liệu khác. Trạng thái ánh xạ là trạng thái mà mạng sử dụng các trọng số được cập nhật trong quá trình học cho các mẫu mới để đưa ra quyết định tương ứng. Có ba phương pháp học phổ biến là học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Học có giám sát Trong học có giám sát, ta được cho trước một tập ví dụ đầu vào gồm các cặp ( x, y) x  X , y Y . Và mục tiêu là tìm một hàm f đầu ra (trong lớp các hàm được phép) khớp với các ví dụ. Nói cách khác, hệ thống học (ở đây là mạng
8 Neural) sẽ phải tìm cách thay đổi các tham số bên trong của mình (các trọng số và các ngưỡng) để tạo nên một ánh xạ có khả năng ánh xạ các đầu vào thành các đầu ra mong muốn. Sự thay đổi này được tiến hành nhờ việc so sánh giữa đầu ra thực sự và đầu ra mong muốn. Học không có giám sát Trong học không có giám sát, ta được cho trước một số dữ liệu x và hàm chi phí cần được cực tiểu hóa có thể là một hàm bất kì của dữ liệu x và đầu ra của mạng, f - hàm chi phí được quyết định bởi phát biểu của bài toán. Học tăng cường Trong học tăng cường, dữ liệu x thường không được cho trước mà được tạo ra trong quá trình một agent tương tác với môi trường. Tại mỗi thời điểm t, agent thực hiện hành động yt và môi trường tạo một quan sát xt với một chi phí tức thời Ct, theo một quy trình động nào đó (thường là không được biết). Mục tiêu là một sách lược lựa chọn hành động để cực tiểu hóa một chi phí giới hạn nào đó, nghĩa là chi phí tích lũy mong đợi. Quy trình hoạt động của môi trường và chi phí dài hạn cho mỗi sách lược thường không được biết, nhưng có thể ước lượng được. Ưu điểm: Mạng nơron xử lí song song nên tốc độ xử lí nhanh. Mạng nơron có khả năng học hỏi. Nếu được thiết kế tốt và có nhiều dữ liệu thì sau quá trình huấn luyện mạng có thể được sử dụng để xác định kết quả tốt nhất mà nó tìm được. Các mạng có chất lượng thường cho kết quả đúng khá cao. Nhược điểm: Mạng chỉ có thể làm việc với các dữ liệu số. Để mạng hoạt động đạt hiệu quả cao thì điều kiện cần là phải có một bộ dữ liệu đủ lớn cho quá trình học của mạng.
9 Mạng không thể đưa ra được cơ chế giải thích. Các giải thuật của mạng đôi khi chưa đảm bảo tính hội tụ cần thiết cho quá trình sử dụng. 1.2.2. Sử dụng kĩ thuật Tập mờ (FL) Tập mờ và logic mờ dựa trên các suy luận của con người với các thông tin không chính xác hoặc không đầy đủ để hiểu biết và điều khiển hệ thống một cách chính xác. Các phương pháp đã nêu trên hầu như đều yêu cầu thông tin input đầu vào phải ở dạng tường minh. Tuy nhiên, trong thực tế, các thông tin mà chúng ta nhận được thường là các thông tin ở dạng mờ (nhập nhằng, không rõ ràng). Vì vậy, các phương pháp trên đều không thể xử lí được thông tin dạng này. Mặc dù có một số phương pháp của khai phá dữ liệu có thể chấp nhận các dữ liệu đầu vào không đầy đủ nhưng giá trị các thuộc tính nhất thiết phải rõ ràng, không nhập nhằng. Vì lẽ đó chúng ta chỉ có thể sử dụng logic mờ để xử lí các thông tin nhập nhằng, không tường minh đó. Các thông tin trước khi được xử lí sẽ được làm mờ hóa. Thông tin đã mờ hóa này sẽ được áp dụng các hệ luật của hệ thống để cho ra kết quả mờ. Tập hệ luật này được xây dựng khi thiết kế hệ thống và các tham số cũng được điều chỉnh để thích hợp với các thông tin mà hệ thống xử lí. Sau khi có kết quả mờ, kết quả này sẽ được giải mờ và hệ thống cho ra kết quả output đầu ra mong muốn. Trong bài toán xác định thực đơn khẩu phần dinh dưỡng phòng bệnh béo phì cho trẻ, các dữ liệu đầu vào là không rõ ràng. Mỗi món ăn bao gồm nhiều thành phần dinh dưỡng như: chất đạm, chất béo, calo, … mỗi khẩu phần lại có nhiều món ăn. Giá trị các thành phần này thường không chính xác do quá trình chế biến món ăn và chúng dao động trong một khoảng nhất định. Chính vì vậy, việc áp dụng logic mờ vào bài toán này là hoàn toàn tự nhiên. Các giá trị mờ sẽ
10 được đánh giá bằng hệ thống mờ và kết quả đầu ra sau khi đã giải mờ sẽ cho ta biết chất lượng của khẩu phần ăn tương ứng. Các khẩu phần ăn ứng viên sẽ lần lượt được đánh giá và khẩu phần ăn được đánh giá cao nhất sẽ được lựa chọn. Tuy nhiên, khi xây dựng hệ thống, chúng ta sẽ gặp phải vấn đề kết hợp tập luật lại với nhau. Chúng ta không thể xây dựng các luật riêng rẽ để đánh giá khẩu phần ăn vì các thông số của một khẩu phần ăn đều liên quan mật thiết đến nhau. Ngoài ra, chúng ta cũng phải gán trọng số cho từng luật vì không phải luật nào cũng quan trọng như nhau. Ví dụ khẩu phần ăn có chứa hai món kị nhau sẽ được gán trọng số khác so với khẩu phần ăn có hàm lượng dư thừa chất béo. Điều này làm nảy sinh vấn đề xây dựng bộ trọng số cho các luật. Việc xây dựng trọng số có thể tham khảo ý kiến chuyên gia. Việc kết hợp các luật lại với nhau cũng không quá khó khăn. Vấn đề là chúng ta phải xác định được mô hình nào phù hợp với bài toán. Ưu điểm: Logic mờ có tính mềm dẻo và linh hoạt. Logic mờ chấp nhận dữ liệu đầu vào nhập nhằng, không rõ ràng. Logic mờ có thể mô hình hóa các hàm phi tuyến với độ phức tạp bất kì. Cơ sở của logic mờ chính là các giao tiếp, suy luận của con người về sự vật hiện tượng trong thế giới thực. Nói cách khác, logic mờ dựa vào ngôn ngữ tự nhiên. Do đó có nhiều cách phát biểu khác nhau trong logic mờ. Nhược điểm: Điều đầu tiên phải kể đến là việc xây dựng tập luật hợp thành dựa hoàn toàn trên kinh nghiệm của chuyên gia vì vậy mang tính chủ quan. Một điểm nữa là hàm liên thuộc của tập mờ có thể biểu diễn theo những dạng đồ thị khác nhau dẫn đến không nhất quán.