@misc{Krebs2017, type = {Master Thesis}, author = {Krebs, Franziska}, title = {Entwicklung einer prototypischen Web-Applikation zur optimierten Men{\"u}planung unter Verwendung von terminologischem Wissen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:522-opus4-18462}, school = {Technische Hochschule Brandenburg}, pages = {128}, year = {2017}, abstract = {Die Gestaltung eines Men{\"u}plans ist mit Schwierigkeiten verbunden, wenn die Bed{\"u}rfnisse und Geschm{\"a}cker mehrerer Personen ber{\"u}cksichtigt werden m{\"u}ssen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Web-Applikation entwickelt, welche dieses Zuordnungsproblem durch Umsetzung eines evolution{\"a}ren Algorithmus und unter Verwendung einer Wissensbasis automatisch l{\"o}st. Die Men{\"u}planung ber{\"u}cksichtigt Ern{\"a}hrungsweisen, Allergien, Intoleranzen,Zubereitungsdauern sowie individuelle tages- und mahlzeitenbezogene N{\"a}hrstoffgrenzen. Es werden drei zu optimierende Zielfunktionen definiert, welche die Men{\"u}pl{\"a}ne hinsichtlich ihrer Vielfalt und ihrer Beachtung personenspezifischer Lebensmittelvorlieben und -abneigungen bewerten. Terminologisch strukturiertes Wissen hilft dabei, unzul{\"a}ssige Belegungen auf Mahlzeiten-Ebene zu vermeiden. Durch die Framework-gest{\"u}tzte Implementierung des Constrained Nondominated Sorting Genetic Algorithm II werden mehrere Kompromiss-L{\"o}sungen gefunden. Anhand eines Beispiels wurde gezeigt, dass auch f{\"u}r komplexe Planstrukturen mit vielen Restriktionen zul{\"a}ssige L{\"o}sungen hervorgebracht und fortlaufend verbessert werden k{\"o}nnen. Da die nachempfundene Evolution unzul{\"a}ssige L{\"o}sungen z{\"u}gig verdr{\"a}ngt, nimmt die Diversit{\"a}t der Population ab.}, language = {de} }