СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ПРИМЕНИМЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ РАЦИОНОВ ПИТАНИЯ Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 004.414

Информационные технологии

Смирнов Сергей Павлович, аспирант Российский технологический университет МИРЭА, г. Москва

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА, ПРИМЕНИМЫХ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ РАЦИОНОВ ПИТАНИЯ

Аннотация: В работе рассмотрена проблема возникновения неинфекционной пандемии ожирения в мировом масштабе, а также ее актуальность. Одновременно рассмотрена противоположная проблема массового голода и вероятный сценарий ее развития в результате COVID-19. Подтверждена общая актуальность проблемы разработки адаптированных рационов питания. Рассмотрен подход к проблеме питания как к динамической системе среда-человек-еда. Рассмотрено применение методов системной инженерии для разработки программного обеспечения, реализующего функционал многокритериального анализа, применимого для построения оптимального дерева решения задачи планирования рациона питания. Сформулировано множество основных параметров модели, подлежащей реализации.

Ключевые слова: многокритериальный анализ, алгоритм оптимизации, планирование рациона питания.

Abstract: the paper considers the problem of the emergence of a noninfectious obesity pandemia on a global scale, as well as its relevance. At the same time, the opposite problem of mass starvation and the likely scenario of its development as a result of COVID-19 is considered. The general relevance of the problem of developing adapted diets is confirmed. An approach to the problem of nutrition as a dynamic system of environment-person-food is considered. The article

considers the application of system engineering methods for the development of software that implements the multi-criteria analysis functionality, which is used to build an optimal tree for solving the problem of diet planning. A set of basic parameters of the model to be implemented is formulated.

Keywords: multi-criteria analysis, optimization algorithm, diet planning.

Согласно определения, эпидемией признается массовое заболевание, поражающее более 5% населения. Пандемией, в свою очередь, признается трансграничная эпидемия. В настоящее время, можно констатировать, что всё мировое сообщество, и Российская Федерация, в частности, столкнулись с фактической неинфекционной пандемией ожирения. Так в России глубина проникновения метаболического состояния составляет не менее 17% у мужчин и 24% у женщин, а также более чем у 15% детей и подростков (по данным Росстата и ВОЗ [1]).

Общее количество страдающих ожирением во всем мире приближается к одному миллиарду человек (12,6% населения Земли) [3]. При этом в отдельных странах уровень поражения населения достигает 75% (Американское Самоа), а всего в зоне эпидемии с поражением 5% и более проживает 5,7 млрд человек.

Формально в зону эпидемии не входят Республика Корея (4,7%), Эфиопия (4,5%), Япония (4,3%), Непал (4,1%), Камбоджа (3,9%), Индия (3,9%), Бангладеш (3,6%) и Вьетнам (2,1%), в которых суммарно проживает около 2 млрд человек, а средний уровень проникновения ожирения составляет 3,8%.

Согласно данных ВОЗ, основной причиной появления избыточного веса и далее ожирения является нарушение энергетического баланса, что возникает, в основном, в результате:

• роста потребления продуктов с высокой удельной калорийностью;

• увеличения объема потребления углеводов в чистом виде и в составе блюд и напитков;

• снижения уровня физической активности человека из-за изменения экосистемы (уменьшение объемов тяжелой физической деятельности,

увеличение доли умственного труда, изменения возможных методов передвижения и т.п.).

Влияние этой эпидемии на мировую экономику оценено в снижении ВВП развитых стран не менее чем на 3% при общих затратах на лечение заболеваний, вызванных ожирением, сотни миллиардов долларов ежегодно. Таким образом, методы борьбы с ожирением, в случае их приемлемой результативности, будут экономически эффективными [1; 2; 3].

С другой стороны, рассматривая проблему питания, нельзя не привести опубликованный в конце апреля 2020 года доклад главы Всемирной Продовольственной Программы [3], в котором указываются актуальные противоположные ожирению проблемы:

1. Более 820 миллионов человек ежедневно голодают (дословно «еженощно ложатся в постель голодными») уже на текущий момент (примерно 10,5% населения Земли);

2. Еще более 250 миллионов человек могут начать голодать до конца 2020 года в результате ожидаемых проблем с продовольствием, возникших из-за пандемии СОУГО-19 и нарушения производства, импортно-экспортных операций и логистики (+3,3% от численности населения Земли);

3. Более 300 тысяч человек ежедневно находятся на пороге смерти из-за хронического недоедания, если им не оказать немедленную помощь.

Таким образом, к концу 2020 года ожидается, что общее количество жителей Земли, которые так или иначе затронуты проблемами с питанием, превысит 25%. При этом, фактически, для решения проблемы в общем, необходимо решить несколько разных задач: в одном случае - подбор питания для борьбы с ожирением в условиях наличия выбора и возможностей приобретения необходимой еды; в другом - подбор минимально допустимого рациона питания в условиях ограниченной доступности еды для минимизации голода и его последствий.

Из этого следует, что задача создания и контроля за корректностью рациона питания, адаптированного для разных условий (терапия ожирения или

снижение последствий голодания, различные культуры, доступность продуктов, и т.п.) является чрезвычайно актуальной. Разрабатываемый алгоритм решения задачи должен поддерживать настраиваемые параметры приоритезации и балансировки рациона, в том числе, для возможности разработки питания для зон, находящихся под прямым или косвенным воздействием COVID-19 и его последствий.

Одним их первопроходцев в решении задачи автоматизации расчета рациона питания был Стиглер [4], который в 1945 году предложил расчетный метод оценки подмножества продуктов питания, удовлетворяющих потребностям при минимальной совокупной стоимости. Эта задача была актуальной в 30-х 40-х годах прошлого века и получает все большую актуальность в нынешнее время. В результате расчетов по 510 рассмотренным комбинациям в работе представлен рацион с минимальной стоимостью в $39.93 на человека в год в ценах 1939 года, включающий примерно 165 кг пшеничной муки, 50 кг капусты, 10 кг шпината, 150 кг бобовых и 57 банок сухого молока. В дальнейшем, работа Стиглера стала основой для сотен других работ, в которых аналогичная задача решалась с различными улучшениями (смотри обзор [5]).

Ключевым недостатком работ Стиглера и последователей является рассмотрение проблемы питания как однонаправленного действия, вне контекста системности суперпозиций человек-еда и среда-человек-еда (в общем случае должна рассматриваться биологическая система среда-потребитель-еда). Отсутствие обратных связей позволяет рассчитать экономически эффективный рацион, который был бы малоприятен или даже малопригоден для употребления человеком. Этот недостаток, однако, фактически нивелировался тем, что последователи Стиглера свои работы, в основном, проводили в области животноводства, где вопрос обратной связи стоит не столь остро.

Рассмотрим подробнее компоненты взаимодействия, чтобы показать существование системы среда-человек-еда (Рисунок 1).

Взаимодействие человек-среда включает в себя:

1. Мета-генетические факторы. Генетически определенные, возникшие в результате тысячелетий эволюционного развития, факторы, определяющие степень адаптации организма человека к усвоению той или иной пищи.

2. Географические факторы. Факторы определяют биодоступность той или иной пищи. Идеальной является ситуация, когда мета-генетические и географические факторы совпадают - человек проживает в эндемичном регионе и не испытывает дополнительных сложностей с «чужеродной» едой.

3. Социальные факторы. В первую очередь - образ жизни, объем физической активности и род занятий, которые определяют такие ключевые параметры потребностей человека как энергетическая ценность и пищевая ценность рациона. Также сюда относятся параметры допустимой стоимости рациона, что принципиально для расчета питания для бедных регионов, в том числе, для минимизации последствий голода, являющегося следствием СОУГО-19.

4. Экологические факторы. В отличие от географических факторов, определяют не биодоступность пищи, а уточняют специфические потребности человека в тех или иных компонентах пищевой ценности. Например, оказывают влияние на потребность или отсутствие таковой в дополнительных дозах

витаминов или минералов. Также определяются ограничения человека -например, аллергия на те или иные продукты или сочетания продуктов.

5. Влияние на окружающую среду. Включает в себя как социальные факторы, оказывающие прямое воздействие на качество производимой средой пищи (производство овощей путем активного применения азотсодержащих удобрений в сверхвысоких дозах, например, дает очень высокие урожаи при невысоком качестве продукции и «сжигании» земли, на которой эти овощи росли), так и факторы прямого изменения среды (уничтожение лесов, эрозия почв и т.п.)

Взаимодействие человек-пища включает в себя:

1. Факторы пищевой ценности. Каждый продукт или блюдо имеет свою пищевую и энергетическую ценности, которые, в совокупности, должны удовлетворять потребности человека. Базовые значения параметров пищевой ценности для каждого продукта могут уточняться в результате взаимодействия пища-среда, в том числе, в результате опосредованного влияния взаимодействия человек-среда.

2. Факторы совместимости пищи. Определенные продукты нельзя совмещать в пределах одного блюда, либо в пределах одного приема пищи. Базовые значения параметров могут уточняться в результате воздействия географический факторов взаимодействия пища - среда.

3. Факторы усваиваемости. Определяют совместимость элементов пищевой ценности между собой и с биомеханизмами пищеварения. Морковь, в целом совместима со всеми другими продуктами. Но ее употребление как источника витамина А целесообразно только в составе рациона с достаточным количеством жиров, чтобы обеспечить растворение и доставку витамина А из желудочно-кишечного тракта человека в кровь. Обратные примеры: большое количество клетчатки препятствует всасыванию большинства питательных веществ в организм; витамин С препятствует усвоению витаминов группы В и их лучше разделять по времени приема.

4. Факторы пищевых предпочтений. Какую-то еду человек любит больше, какую-то меньше. Удовлетворение фактора предпочтений снижает вероятность отклонения человека от предложенного рациона (срыва диеты).

Взаимодействие пища - среда включает в себя:

1. Мета-генетические факторы. Определяют, в первую очередь, возможности производства пищи только в естественной, в естественной и искусственной или только искусственной средах. Например, белый трюфель не растет в искусственных условиях. И, наоборот, домашняя курица не выживает в естественной среде.

2. Географические факторы. Определяют биодоступность и биобезопасность пищи в зависимости от региона. Например, белый гриб, являющийся деликатесным в средней полосе РФ, является ядовитым в широтах Краснодарского края и вообще не растет в широтах вечной мерзлоты.

3. Факторы вариативности. Отчасти пересекаются с географическими факторами, определяют вариативность пищевой ценности одного и того же продукта, изготовленного в разных условиях окружающей среды. Здесь необходимо отметить немаловажный параметр сезонности, который влияет на биодоступность пищи, с одной стороны, и уточняет пищевую ценность продукта - с другой (осенняя капуста местного производства отличается по пищевой ценности от капусты местного производства, пролежавшей всю зиму на хранении, и, тем более, отличается от капусты, привезенной из Чили). Также к факторам вариативности относятся методы приготовления, транспортировки и подготовки пищи к использованию, оказывающие прямое влияние на пищевую ценность.

4. Влияние на окружающую среду. Влияние на среду производства (или чрезмерного распространения, например, либо недостатка) той или иной пищи. Например, в ряде работ последователей Стиглера изучалась возможность минимизации ущерба окружающей среде в результате животноводческого производства путем оптимизации рациона животных для снижения выброса азот-содержащих соединений.

Таким образом, система состоит из компонентов: среда обитания, человек, пища, которые взаимодействуют между собой и оказывают влияние друг на друга. То есть мы имеем дело с динамической системой, для которой фазовое пространство изменений определяется как совокупность критериев, в общем нечетком случае определяемых как «здоровость» компонентов и системы в целом. «Здоровость» среды описывается как способность осуществлять воспроизводство и разнообразие. «Здоровость» человека определяется как физическое здоровое и удовлетворенность. «Здоровость» пищи определяется сбалансированностью и разнообразием пищевой цепочки. При этом каждый из компонентов системы имеет значительное количество параметров, которые необходимо учитывать - анализ совокупности состояний системы является многокритериальным.

Для обеспечения корректного воздействия с целью улучшения качества компонентов (в первую очередь «здоровость» человека), с учетом многообразия свойств и взаимодействий компонентов системы биоценоза, требуется системный подход, позволяющий минимизировать негативные последствия на те или иные атрибуты компонентов системы. Таким образом, мы можем говорить о сложности задачи и необходимости применения подхода Системной инженерии к созданию программного обеспечения для решения задачи рационального питания людей как в части управления биологической системой, так и при решении частных задач создания инструментов для такого управления.

В обзоре [6] перечислено 15 существующих современных подходов к планированию меню, которые разработаны в той или иной степени. Анализ достоинств и недостатков предложенных методов не рассматривается в рамках настоящей работы, использованы результаты анализа модели Стиглера, проведенного в [5].

В работе [1] указано, что, в общем виде, рацион питания может быть представлен в виде иерархической структуры, где на самом верхнем уровне агрегируются параметры мета-уровня (общие цели диеты, например), а на

более нижних уровнях агрегируются параметры, которые подлежат детальному контролю (пищевая ценность, калорийность, приемлемость и т.п.). При этом, для расчета оптимального суточного рациона необходимо построить связи каждый-с-каждым для всех элементов рациона (продуктов, блюд), входящих в каждый прием пищи суточного рациона. И уже далее становится возможным применить описанную в [7] методику расчета оптимального поддерева суточного рациона. Недостатком приведенной методики является оптимизация только по одному критерию, поэтому для дальнейшего исследования ставится задача поиска решения в многокритериальном случае.

На основании предварительного анализа существующих методов решения практических задач (смотри обзор [5; 6]) сформулированы следующие критерии для моделирования рациона: калорийность и пищевая ценность, объемы жидкости и порции, фактор cовместимости блюд и продуктов между собой, пищевые предпочтения и ограничения, обратная связь для подстройки или перерасчета рациона. Указанные критерии моделирования должны быть использованы совместно с вышеописанными факторами взаимодействия.

Таким образом:

- Показана актуальность задачи создание алгоритмов и программ для решения проблемы организации здорового питания человека;

- Отмечено влияние развивающейся пандемии СОУГО-19 на проблему питания, что делает необходимость разработки алгоритмов и программ расчет рационов еще более насущной;

- Сформулирован ранее не описанный в литературе подход к рассмотрению проблемы здорового питания в контексте биологической системы.

- Сформулированы ключевые задачи, которые необходимо проработать для дальнейшей разработки алгоритма.

Библиографический список:

1. Смирнов С.П. (2020). Иерархическое представление меню питания для целей построения оптимального варианта по критерию оптимизации контролируемых параметров питания в многокритериальном случае. / Современные проблемы экологии: доклады XXIV междунар. науч.-практич. конференции под общ. ред. В.М. Панарина. - Тула: Инновационные технологии, 2020, с. 70-76.

2. OECD (2019), The Heavy Burden of Obesity: The Economics of Prevention, OECD Health Policy Studies, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/67450d67-en.

3. WFP Chief warns of hunger pandemic as COVID-19 spreads (Statement to UN Security Council) [Электронный ресурс]. Режим доступа https://www. wfp.org/news/wfp-chief-warns-hunger-pandemic-covid- 19-spreads-statement-un-security-council. Дата визита - 09.05.2020.

4. Stigler G.J. (1945). The cost of subsistence. / J. Farm Econom., 27: 303314. DOI: 10.2307/1231810.

5. Смирнов С.П. (2020). Математические методы оценки оптимального варианта по критерию оптимизации контролируемых параметров питания в решении задачи планирования рационов питания. Модель Стиглера и ее развитие, обзор. / Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия "Естественные и Технические науки", 2020 №6.

6. Hea Choon Ngo et al. (2016) / Journal of Computer Sciences 2016, 12 (12): 582.596 DOI: 10.3844/jcssp.2016.582.596.

7. Пастушков А.А, Батоврин В.К. (2018). Выбор решений при проектировании сложных систем на основе анализа вариантов со случайными весами. / Российский технологический журнал. 6. 78-88. DOI: 10.32362/2500-316X-2018-6-4-78-88.