Новая автоматизированная система оптимизации рационов питания спортсменов
В последнее время специалисты-нутрициологи все более уверенно отстаивают точку зрения, согласно которой ни один из факторов, за исключением наследственно обусловленных возможностей и степени адаптации к физическим нагрузкам, не оказывает столь сильного влияния на спортивный результат, как питание [6, 9, 10]. В то же время многочисленные исследования, проведенные на командах самого различного ранга, свидетельствуют о серьезных диетических нарушениях в пищевых рационах спортсменов, что, естественно, не может негативно не повлиять на уровень их спортивных результатов [4, 10]. В связи с этим проблема рационализации питания на основе его ежедневной оперативной оценки и своевременной оптимизации с учетом спортивной специализации, задач и условий проведения тренировочного процесса продолжает привлекать внимание ученых. В настоящее время с этой целью используются различные методы анализа фактического питания, среди которых наиболее широкое распространение получил анкетно-опросный метод, реализованный в компьютеризованных анкетах [3] и специальных программах для оперативного анализа фактического питания и его своевременной коррекции с целью создания благоприятного метаболического фона при интенсивной мышечной деятельности [5, 11, 12]. Однако все существующие разразработки автоматизированной системы анализа практически не учитывают важного концептуального положения, согласно которому метаболический фон в значительной мере определяется уровнем незаменимых факторов питания (незаменимых аминокислот, непредельных жирных кислот, биологически активных веществ) и степенью их усвояемости [6]. Реализация данного положения требует следующего: а) дополнительных данных относительно биологической ценности рационов (содержание незаменимых аминокислот, полиненасыщенных жирных кислот, соотношение компонентов углеводной части питания [6], в том числе наличие пищевых волокон); б) сведений об оптимальном соотношении в спектре минерального состава, что обусловливает степень усвояемости отдельных компонентов пищи пищеварительной системой [7]; в) соблюдения условий совместимости продуктов с учетом биологической направленности при их комбинации для одновременного приема [2] и г) учета потерь пищевой ценности продуктов при их кулинарной обработке [8].
С учетом вышеизложенного нами была разработана математическая модель оптимизации рационов питания спортсменов, которая реализована в программном обеспечении для IBM-совместимых компьютеров и позволяет решать следующие задачи:
Результаты решения поставленных задач выражаются в граммах готовых продуктов оптимизированного рациона. Интегральный критерий качества (показатель адекватности) оценивает оптимизацию рациона (в %), равнозначно учитывая энергетическую стоимость и все параметры химического состава каждого продукта. Энергетическая ценность рациона при необходимости может жестко фиксироваться в условиях решения поставленной задачи; равнозначно учитываться вместе с оптимизируемыми параметрами химического состава; констатироваться после оптимизации рациона. Все компоненты химического состава, в том числе незаменимые факторы питания, рассчитываются в граммах суточной потребности и в процентах по отношению к эталонным значениям. При необходимости возможно вычисление величины каждого оптимизируемого параметра в граммах на 1 килограмм массы тела для подбора индивидуального питания спортсменов. Полученные данные могут быть распечатаны в текстовой редакции, а также в виде графиков и гистограмм. Для формализации качественных и количественных характеристик пищевых продуктов, используемых при моделировании адекватных рационов питания спортсменов, в программе предложены следующие обозначения: bi (1<=i<=p) - значение каждого оптимизируемого параметра; xj (1<=j<=n) - количество продукта, входящего в состав рациона. Задача по определению количества каждого продукта в оптимизируемом рационе xj (1<=j<=p) решалась таким образом, что суммарные значения всех параметров набора продуктов сi по абсолютной величине и соотношению максимально приближались к соответствующим эталонным значениям bi. Для оптимизации С = {ci} с помощью управляющего вектора Х ={xj} разработан критерий качества (целевая функция), отражающий степень сбалансированности. Массовая доля i-го показателя в j-м продукте, входящем в состав рациона, обозначалась как аij. Эти числа сведены в матрицу А = (aij) размером p x n и по формуле:
(1) получен вектор химического состава оптимизируемого рациона. Исходя из физиологических норм питания, на управляющий вектор Х возможно наложение ограничений: О <= xj <= kj, (2) где константы kj известны и задаются. Учитывая качественные различия готовых блюд и составляющих их рыночных продуктов, целесообразно вектор Х считать относящимся к расчету готовых продуктов, а количества рыночных продуктов ye (1<=e<=m), cоставляющие вектор Y = {ye}, можно получить по формуле: (3) где: dej - массовые доли е-го рыночного продукта в i-м готовом продукте, составляющем матрицу d=(dej). С учетом квадрата модуля разности векторов химических составов оптимизируемого рациона С и эталона В: (4) предложен следующий показатель сбалансированности по химическому составу: (5) Очевидно, что при полном совпадении С и В величина F достигает своего глобального максимума - 100%. Можно показать, что экстремумы (5) и (4) достигаются при одних и тех же оптимальных решениях Х. Наряду с показателем сбалансированности по химическому составу рациона, который должен быть максимизирован, в питании спортсменов определяющую роль играет энергетическая стоимость рациона - Q: (6) где: qj - калорийность единицы массы j-го продукта, используемого в рационе. Тогда целевой функцией в задаче (1) - (6) должна выступать функция, которая относится к классу выпуклого квадратичного программирования [12]: (7) где: К - показатель адекватности рациона спортсменов. Аналогично при решении задачи (7) можно учесть необходимость минимизации стоимости рационов питания и другие факторы, имеющие значение для конкретного пользователя. Список литературы 1. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы.- М.: Мир, 1982. 2. Викторов А.П., Передерий В.Г. Щербак А.В. Взаимодействие лекарств и пищи.- Киев: Здоров'я, 1991.
3. Иванов А.В., Пшендин А.И., Рогозкин В.А. и др. Компьютеризованная анкета для оценки фактического питания лиц работоспособного возраста при повышении двигательной активности /Тез. докл. Всесоюзн. научно-практ. конф. "Культура двигательной активности, питания и закаливания".- М.: ВНИИФК, 1991, с. 43-44. 4. Коровников К.А., Лешик Я.Д. Питание и спортивная работоспособность. "Теор. и практ. физ. культ.", 1989, № 11, c. 9-12. 5. Методические рекомендации по организации обследования фактического питания отдельных групп населения анкетно-опросным методом с применением электронно-вычислительной техники /В.И. Смоляр, В.Я. Береза, А.Г. Кондратенко и др. Киев, 1979. 6. Рогозкин В.А., Пшендин А.И., Шишина Н.Н. Питание спортсменов.- М.: ФиС, 1989. 7. Смоляр В.И. Рациональное питание.- Киев: Наукова думка, 1991. 8. Химический состав пищевых продуктов /Под ред. И.М. Скурихина, В.А. Шатерникова. - М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. 9. Block J., Hartman A.N., Dresser C.M. //Am.J. Epidemiol., 1986, v. 124, p. 453-469. 10. Costill D.L. Cardohydrates for exercise: dietary demands for optimal performance //Int. J. Sports Med., 1988, v. 9, p. 1-18. 11. Orme J.F., Clemer T.P. Med. Clin. N. Amer., 1983, v. 67, № 6, p. 1295. 12. Witschi J., Komaloff H., Bloom S., Slack W.-J. The Amer. Diet., Associat., 1981, v. 79, p. 609.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|