Intelligent methods in managing of individual diet
The study examines an approach to generating personalized dietary recommendations based on a combination of optimization methods and machine learning techniques. The relevance of this research is determined by the need to develop intelligent decision-support systems in the field of healthy nutrition...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/354582 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| _version_ | 1862315021713801216 |
|---|---|
| author | Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Міхайлова, М. С. Зайко, Т. А. Степаненко, О. О. Федорченко, Ю. В. Федорончак, Т. В. |
| author_facet | Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Міхайлова, М. С. Зайко, Т. А. Степаненко, О. О. Федорченко, Ю. В. Федорончак, Т. В. |
| author_sort | Федорченко, Є. М. |
| baseUrl_str | http://drsp.ipri.kiev.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-04-12T15:36:33Z |
| description | The study examines an approach to generating personalized dietary recommendations based on a combination of optimization methods and machine learning techniques. The relevance of this research is determined by the need to develop intelligent decision-support systems in the field of healthy nutrition that are capable of considering individual physiological characteristics and dietary preferences of users. The proposed system generates individualized recommendations for the composition of a daily diet by taking into account key user parameters, including daily caloric requirements, body mass index, and basal
To determine the optimal distribution of nutritional components, a comparative analysis of several optimization algorithms was conducted, including the greedy algorithm, the linear programming method, the Monte Carlo method, and the genetic algorithm. In addition, the effectiveness of forecasting the methods based on machine learning was investigated, particularly Random Forest, XGBoost, and a dense neural network. The use of such models makes it possible to account for complex relationships between user parameters, the caloric content of meals, and their nutritional value, which contributes to improving the accuracy of generating.
The effectiveness of each of the considered approaches was evaluated according to several criteria, including the accuracy of the obtained results, computational speed, algorithm performance, and the variability of the generated diets. Experimental studies demonstrated that classical optimization methods show high accuracy but may have limitations in terms of solution diversity or computational efficiency. At the same time, machine learning algorithms provide better adaptation to individual user parameters and allow complex nonlinear relationships to be taken into account. The obtained results indicate that the combined use of optimization algorithms and predictive methods provides the best balance between accuracy, computational speed, and diversity of the proposed dietary options. The proposed approach can serve as a foundation for the development of intelligent diet planning systems focused on personalized user needs and the promotion of a healthy lifestyle. Tabl.: 4. Refs: 21 titles. |
| doi_str_mv | 10.35681/1560-9189.2025.27.3.354582 |
| first_indexed | 2026-04-13T01:00:05Z |
| format | Article |
| id | drspiprikievua-article-354582 |
| institution | Data Recording, Storage & Processing |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-04-13T01:00:05Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | ojs |
| spelling | drspiprikievua-article-3545822026-04-12T15:36:33Z Intelligent methods in managing of individual diet Інтелектуальні методи керування індивідуальним раціоном харчування Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Міхайлова, М. С. Зайко, Т. А. Степаненко, О. О. Федорченко, Ю. В. Федорончак, Т. В. greedy algorithm, linear programming, method Monte Carlo, genetic algorithm, Random Forest, XGBoost, neural measurement, individual diet, optimization, forecasting, BMI, basal metabolism, accuracy, fluidity, variability жадібний алгоритм, лінійне програмування, метод Монте-Карло, генетичний алгоритм, Random Forest, XGBoost, щільна нейронна мережа, індивідуальна дієта, оптимізація, прогнозування, ІМТ, базальний метаболізм, точність, швидкість, варіативність The study examines an approach to generating personalized dietary recommendations based on a combination of optimization methods and machine learning techniques. The relevance of this research is determined by the need to develop intelligent decision-support systems in the field of healthy nutrition that are capable of considering individual physiological characteristics and dietary preferences of users. The proposed system generates individualized recommendations for the composition of a daily diet by taking into account key user parameters, including daily caloric requirements, body mass index, and basal To determine the optimal distribution of nutritional components, a comparative analysis of several optimization algorithms was conducted, including the greedy algorithm, the linear programming method, the Monte Carlo method, and the genetic algorithm. In addition, the effectiveness of forecasting the methods based on machine learning was investigated, particularly Random Forest, XGBoost, and a dense neural network. The use of such models makes it possible to account for complex relationships between user parameters, the caloric content of meals, and their nutritional value, which contributes to improving the accuracy of generating. The effectiveness of each of the considered approaches was evaluated according to several criteria, including the accuracy of the obtained results, computational speed, algorithm performance, and the variability of the generated diets. Experimental studies demonstrated that classical optimization methods show high accuracy but may have limitations in terms of solution diversity or computational efficiency. At the same time, machine learning algorithms provide better adaptation to individual user parameters and allow complex nonlinear relationships to be taken into account. The obtained results indicate that the combined use of optimization algorithms and predictive methods provides the best balance between accuracy, computational speed, and diversity of the proposed dietary options. The proposed approach can serve as a foundation for the development of intelligent diet planning systems focused on personalized user needs and the promotion of a healthy lifestyle. Tabl.: 4. Refs: 21 titles. Розробка персоналізованих дієт набуває дедалі більшої актуальності через зростання інтересу до здорового способу життя та необхідність урахування індивідуальних особливостей організму. У цій роботі представлено підхід до створення індивідуальних дієт шляхом порівняння чотирьох алгоритмів оптимізації і трьох алгоритмів прогнозування. Запропонована система визначає оптимальний розподіл харчових компонентів на основі індивідуальної добової потреби в калоріях. Роботу алгоритмів оцінено за трьома критеріями: точність результату, швидкість обчислень і кількість можливих варіантів дієти. Результати показали переваги комбінованого підходу, який поєднує методи оптимізації і машинного навчання для формування збалансованої та індивідуально адаптованої дієти. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2025-12-23 Article Article application/pdf https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/354582 10.35681/1560-9189.2025.27.3.354582 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 27 No. 3 (2025); 47-66 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 27 № 3 (2025); 47-66 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 27 № 3 (2025); 47-66 1560-9189 uk https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/354582/343181 Авторське право (c) 2025 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| spellingShingle | greedy algorithm linear programming method Monte Carlo genetic algorithm Random Forest XGBoost neural measurement individual diet optimization forecasting BMI basal metabolism accuracy fluidity variability Федорченко, Є. М. Олійник, А. О. Міхайлова, М. С. Зайко, Т. А. Степаненко, О. О. Федорченко, Ю. В. Федорончак, Т. В. Intelligent methods in managing of individual diet |
| title | Intelligent methods in managing of individual diet |
| title_alt | Інтелектуальні методи керування індивідуальним раціоном харчування |
| title_full | Intelligent methods in managing of individual diet |
| title_fullStr | Intelligent methods in managing of individual diet |
| title_full_unstemmed | Intelligent methods in managing of individual diet |
| title_short | Intelligent methods in managing of individual diet |
| title_sort | intelligent methods in managing of individual diet |
| topic | greedy algorithm linear programming method Monte Carlo genetic algorithm Random Forest XGBoost neural measurement individual diet optimization forecasting BMI basal metabolism accuracy fluidity variability |
| topic_facet | greedy algorithm linear programming method Monte Carlo genetic algorithm Random Forest XGBoost neural measurement individual diet optimization forecasting BMI basal metabolism accuracy fluidity variability жадібний алгоритм лінійне програмування метод Монте-Карло генетичний алгоритм Random Forest XGBoost щільна нейронна мережа індивідуальна дієта оптимізація прогнозування ІМТ базальний метаболізм точність швидкість варіативність |
| url | https://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/354582 |
| work_keys_str_mv | AT fedorčenkoêm intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT olíjnikao intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT míhajlovams intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT zajkota intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT stepanenkooo intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT fedorčenkoûv intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT fedorončaktv intelligentmethodsinmanagingofindividualdiet AT fedorčenkoêm íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT olíjnikao íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT míhajlovams íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT zajkota íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT stepanenkooo íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT fedorčenkoûv íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ AT fedorončaktv íntelektualʹnímetodikeruvannâíndivídualʹnimracíonomharčuvannâ |