郭广颂，席俊杰，文振华

(1.郑州航空工业管理学院 智能工程学院，河南 郑州 450046；2.郑州航空工业管理学院 航空工程学院，河南 郑州 450046)

0 引 言

食谱设计是营养学重要组成部分，其核心目的是设计出同时满足用户偏好和营养需求的健康食谱。相对于计算法和食物交换份法等传统食谱设计方法的复杂低效[1]，近年来，采用智能方法的营养决策逐渐成为食谱设计的代表思路。该类方法的特点是应用智能算法优化饮食要素，快速高效地为用户提供健康合理的个性化菜品搭配。最近的研究成果中，文献[2]采用遗传算法优化食谱结构，并生成一周食谱。文献[3]将食谱优化视为碳水化合物、蛋白质和脂肪的多目标优化问题，采用NSGA-II为糖尿病患者食谱优化最佳食材重量。这些方法虽然对食谱设计具有重要启发意义，优化结果也完全符合营养标准，但是均没有考虑用户的偏好，即不能肯定优化出的食谱方案一定符合用户口味。考虑到用户偏好，文献[4,5]基于互联网技术，采用协同过滤算法为用户推荐食谱。这些方法推荐的食谱虽然可以满足用户口味，但没有足够考虑食谱的营养性和健康性，优化结果同样存在片面性。所以，设计能同时满足营养需求与用户口味需求的个性化食谱仍然是难以解决的问题。

交互式多目标优化(interactive multi-objective optimization，IMO)是目前进化优化领域的热点研究方向之一[6]。IMO求解问题有一类特殊类型，即优化过程中同时存在能够用明确定义的函数表示的显式指标(也称为定量指标)和不能用明确定义的函数表示的隐式指标(也称为定性指标)的混合指标优化问题[7]。……