query-optimization - 使用 R 优化饮食

Question

我想做一种零食，尽可能接近观察到的零食（尽量减少与观察到的零食（qte_ob）的差异，同时尊重零食价格和营养价值的限制。我的数据库是：

食品编号 成本 Prot Fat Carb Cal Qte_ob 面包 1 0.1 2.5 1 15 90 150 牛奶 2 0.5 4.8 5 11.7 120 350 奶酪 3 1 8 9 0.4 106 20

Cost 是每种食物的价格，Prot 是每种食物的蛋白质含量，Fat 是每种食物的脂肪含量，Carb 是每种食物的碳水化合物含量，cal 是每种食物的钙含量，Qte_ob 是我通常食用的量。

我将变量命名为 Qte_m ：它是一个带有测量数量的食物（面包、牛奶和奶酪）的向量。

objectif 函数可以写成： f(Qte_m) = sum (i to 1;3)

还有很多约束：

• 价格必须低于 3€ Cont_price : sum (i to [1;3] (Qte_m(i)*Cost(i))<4)
• 饮食必须提供至少 10g 蛋白质 Cont_prot : sum (i to [1;3] (Qte_m(i)*Prot(i))≥10)
• 一克奶酪必须至少有 5 克面包 Cont_bread : Cont_bread : Qte_m(3) ≤ 5*Qte_m(2)

我已经开始以下代码：

Base_Alim<-read.csv(file = "Compo.csv",sep=";",header = TRUE)
head(Base_Alim)

#Variable
qte_m <-Variable(3)

#Objective
function_opti <- function(Base_Alim, qte_m){
  result = sum((qte_m - Base_Alim[qte_ob])^2)
  return(result)
}

# contrainte 
constraint_1 <-  sum(Base_alim[qte_m]*cost) <= 3.999999

constraint_2 <- sum(Base_alim[qte_m]*prot) >=10

constraint_3 <- qte_m(3)<=5*qte_m(2)

#problem
constraints <- list(constraint_1, constraint_2, constraint_3))
resultat=optim(fn=function_opti,Data=Base_alim, contraints, method="L-BFGS-B")

谢谢您的帮助！

标签： query-optimization