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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林育潔
研究生(外文):Yu-Chieh Lin
論文名稱:演化式計算在個人化健康食譜設計之研究
論文名稱(外文):Using Interactive Genetic Algorithm for Personal Meal Design
指導教授:林文修林文修引用關係
指導教授(外文):Wen-Xiu Lin
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:遺傳演算法交談式遺傳演算法演算法金字塔使用者消費者實用性食品營養
外文關鍵詞:GAIGAdesignsystemdiet
相關次數:
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現代人的疾病往往脫離不了飲食、生活習慣、壓力、環境汙染…等等因素,而,吃,更是人類每天所必做的事情,但食材、菜色千變萬化,又有多少人真正關心每天所攝取的食物為何、養分為何、對身體有何益處?有ㄧ句西洋諺語說:「You are what you eat」,也就是「吃什麼,像什麼」,長期處於壓力之下,或生活型態特殊的人,容易染上暴飲暴食或偏食等不良飲食習慣,如果長期沉溺而不自知,就容易導致異常體型;而身材走樣,也是身體發出的健康警訊。
21世紀逐漸走向以消費者為中心思考的行銷策略,從Simon(1963)所提及的決策階段,設計可行方案應由消費者來主導。但是消費者參與健康食譜設計的「設計活動」的決策工作,又因大眾對食材與健康相關因素的資訊不足,次及輔助決策與選擇工具的缺乏,這種消費者主導設計權的觀念,尚有很大發展空間。
因此,本研究即以「營養均衡」為基礎,配合每個人不同的體型、生活型態,運用交談式遺傳演算法(IGA)以及遺傳演算法(GA)的搜尋能力,設計出符合個人喜好、又符合飲食標準的菜單,期望能為沒有時間好好料理三餐、關心自身飲食的現代人,提供一個簡便的設計工具,讓國人能在享受健康飲食的同時,也可以認識所攝取的食物。
本研究實驗結果發現,(1)本研究創新將IGA應用於菜單設計上,主題不僅有趣且深具實用性,經過資料分析,證明此應用能獲得良好的效率以及效果。(2)在演化過程中增加使用者的參與程度,亦即結合使用者的建議、融入消費者的主觀設計,可以有效加快演化收斂代數,並且更能幫助使用者找到滿意解。(3)在傳統IGA使用者疲勞問題上,透過本系統所給予的各項資訊:菜色圖片、食材功效、食譜作法、仿飲食金字塔直條比較圖、卡路里資訊,提供了與使用者之間多樣化的資訊呈現與互動,且經資料分析後證實都能增進使用者參與設計的興趣,也成功的轉移了使用者的疲勞感。
Nowadays, people always suffer from illnesses because of pressure, environmental pollution, unhealthy habit and diet. Diet is the most important to everyone because we need to eat everyday. However, in this century, people are too busy to take care of their diet. As time goes on, people are easily to get out of shape. How can we eat healthily and deliciously from the various kinds of food?
This study applied Interactive Genetic Algorithm (IGA) and Improved Interactive Genetic Algorithm (IIGA) in the personal meal design with the concept of body type and life style. In the phase, it conducted two experiments: the IGA experiment and the IIGA experiment for personal meal design. Intends to verify that we can use IGA in the topic of meal design, and the IIGA experiment can get users’ satisfactory solutions faster. In the human fatigue problem, we provide different kinds of information about food and health. For example, we provide food function, cookbook, calorie, and food pictures to users in order to reduce users’ fatigue. The result of experiment is shown below:
(1) The IGA method can apply to personal meal design and find a better solution;
(2) Overall, users are more satisfied in IIGA experiment, shows that the lock function in IIGA experiment can help user get satisfied solutions faster;
(3) Different kinds of information about food and health can increase users’ intention of operating the system;
(4) Embedding the user’s intention in searches can accelerate the convergence and then reduce the human fatigue;
The key factor that effect user’s decision is food’s photo. It indicates that most users do not care about the health information which provided by the system. Therefore, we should design the excellent fitness function and set the threshold in order to let users make good decision.
目錄
頁次
表次 vi
圖次 viii
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究問題 3
第三節 研究目的 4
第四節 論文架構 6
第貳章 文獻探討 9
第一節 營養與健康 9
第二節 體型的測量方法 15
第三節 遺傳演算法 28
第四節 交談式遺傳演算法 30
第五節 交談式遺傳演算法之相關研究 32
第六節 改良型交談式遺傳演算法 34
第七節 營養資訊系統之相關研究 35
第八節 本章小結 37
第参章 研究設計 39
第一節 研究架構 39
第二節 遺傳演算法架構設計 40
第三節 IGA模組之運作流程設計 46
第四節 實驗設計 48
第肆章 實驗結果與分析 59
第一節 樣本結構分析 59
第二節 系統效率分析 60
第三節 系統效果分析 67
第四節 系統滿意度分析 73
第五節 分析與討論 81
第伍章 結論與建議 85
第一節 研究結論 85
第二節 研究貢獻 86
第三節 研究限制 87
第四節 未來研究與建議 87
參考文獻 88


表次
表2-1-1 營養素的功用及食物來源 12
表2-1-1 營養素的功用及食物來源(續) 13
表2-1-2 成人的均衡飲食建議量 13
表2-1-3 活動強度分級 14
表2-1-4 不同活動強度之飲食需求量 15
表2-2-1 成人的肥胖定義 16
表2-5-1 交談式遺傳演算法之相關研究 32
表2-5-1 交談式遺傳演算法之相關研究(續1) 33
表2-5-1 交談式遺傳演算法之相關研究(續2) 34
表2-6-1 營養資訊系統之相關研究 35
表2-6-1 營養資訊系統之相關研究(續) 36
表3-2-1 菜色的編碼範例 41
表3-2-2 每道菜的五大類食材計算方式範例 42
表3-2-3 不同活動強度之飲食需求量 44
表3-2-4 遺傳演算法參數設定 46
表3-4-1 軟硬體開發環境與平台 49
表4-1-1 實驗對象之敘述統計 60
表4-2-1 系統效率分析虛無假說整理 61
表4-2-2 各實驗之系統收斂代數 62
表4-2-3 不同生活型態的收斂代數 63
表4-2-4 不同生活型態收斂代數之ANOVA分析 63
表4-2-5 不同體型的收斂代數 64
表4-2-6 不同體型收斂代數之ANOVA分析 65
表4-2-7 各系統執行時間 65
表4-2-9 不同生活型態的總執行時間 66
表4-2-10 不同體型的總執行時間 66
表4-2-11 不同生活型態、不同體型與總執行時間之ANOVA檢定 67
表4-3-1 系統效果分析虛無假說整理 67
表4-3-2 IGA與IIGA適應值 68
表4-3-2 IGA與IIGA適應值(續) 68
表4-3-3 IGA與IIGA系統成對樣本T檢定 69
表4-3-4 受測者適應值與系統適應值 69
表4-3-4 受測者適應值與系統適應值(續) 70
表4-3-5 受測者適應值與系統適應值之ANOVA分析 70
表4-3-6 受測者在適應值、卡路里的評選與體型的ANOVA分析 71
表4-3-7 受測者在適應值、菜色卡路里的評選與生活型態的ANOVA分析 71
表4-3-8 受測者在適應值、菜色卡路里的評選與建議卡路里的ANOVA分析 72
表4-4-1 各實驗的滿意度平均分數 74
表4-4-2 IGA與IIGA系統初步問卷之成對樣本T檢定 74
表4-4-2 飢餓程度與滿意度問卷之ANOVA分析 79
表4-4-3 飢餓程度與收斂代數之ANOVA分析 79
表4-4-4 飢餓程度與收斂代數之Scheffe分析 79
表4-4-5 菜色統計 80
表4-5-1 系統效率分析整理 81
表4-5-2 系統效果分析整理 82
表4-5-2 系統效果分析整理(續) 83


圖次
圖1-4-1研究流程圖 7
圖2-2-1 Sheldon分類法 19
圖2-2-2 體重過重之上腹突出的肥實型 20
圖2-2-3 體重過重之下腹突出的肥虛型 21
圖2-2-4 體重過輕之上腹突出的瘦實型 22
圖2-2-5 體重過輕之下腹突出的瘦虛型 23
圖2-2-6 體型正常 24
圖2-2-7 體重正常之上腹及腰圍突出型體癥 25
圖2-2-8 體重正常之下腹突出型 26
圖2-2-9 體重正常之神經質型 26
圖2-4-1 IGA的全域搜尋 32
圖3-1-1 研究架構 39
圖3-2-1 GA編碼方式 40
圖3-2-2 固定食材 42
圖3-3-1 系統運作流程 47
圖3-4-1 實驗流程圖 51
圖3-4-2 基本資料填寫畫面 51
圖3-4-3 體型與生活型態的分類調查畫面 52
圖3-4-4 IGA系統評選畫面 53
圖3-4-5 二層資訊畫面 53
圖3-4-6 IGA系統問卷填寫畫面 54
圖3-4-7 IIGA系統評選畫面 55
圖3-4-8 綜合問卷畫面 56
圖4-2-1 各實驗之各代收歛人數 61
圖4-2-2 不同生活型態的收斂代數 63
圖4-2-3 不同體型的收斂代數 64
圖4-3-1 受測者與系統適應值折線圖 70
圖4-3-2 影響對產品組合評分的主要因素統計 72
圖4-4-1 操作完IGA與IIGA系統後之問卷 75
圖4-4-2 受測者在操作過程中的各項滿意度問卷 76
圖4-4-2 受測者在操作過程中的各項滿意度問卷(續) 77
圖4-4-3 日常生活飲食情形調查 78
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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