Diet Optimization

📊 O presente projeto consiste em uma API com modelo linear de otimização para o problema da dieta, um dos problemas mais clássicos na modelagem e otimização linear.

Resumindo O Problema da Dieta: Uma pessoa necessita de uma quantidade de nutrientes para poder sobrevivier bem e existe um conjunto de alimentos que suprem essa dieta, o objetivo é escolher quais e quantos alimentos precisam ser comprados para suprir essa dieta com o menor custo possível.

Funcionamentoda da API: Existe duas rotas uma para arquivo json e outra para leitura dos dados em URL do google sheets. Após submeter os dados é retornado quais e quantos alimentos comprar.

--> Uma opção é usar o frontend do projeto sem necessidade de instalação (enquanto o heroku funcionar 😅).

Como usar: Para usar o projeto é precisa instalar o virtual env com pip install virutal env. após feito a instalação do virtualenv é preciso criar um ambiente virtual python com virtualenv myvenv --python=python3.8+
Após feito isso é necessário trocar esse ambiente, com source /myvenv/scripts/activate.bin no linux ou myvenv/Script/activate no windows
Logo feito isso é necessário instalar a libs em pip install -r requiriments.txt

• Rota (post) para otimização com dados em formato json: localhost:porta/opt/run
  • Formato de etrada:

  {
      "nutrients":[["Calories (kcal)", 3], ["Protein (g)", 70], ["Calcium (g)", 0.8], ["Iron (mg)", 12], ["Vitamin A (KIU)", 5], ["Vitamin B1 (mg)", 1.8], ["Vitamin B2 (mg)", 2.7], ["Niacin (mg)", 18], ["Vitamin C (mg)", 75]],
      "data":[["Wheat Flour (Enriched)", "10 lb.", 36, 44.7, 1411, 2, 365, 0, 55.4, 33.3, 441, 0]
  }
  

  • Formato de saída:

  {
      "result": {
          "Cabbage": {
              "amount": 0.07850104672301408,
              "quantity": 0.02121649911432813
          }
      },
      "amount": 0.760635947447298
  }

• Rota (post) para otimização com dados em URL sheets google:localhost:porta/opt/sheets
  • Formato de etrada:

  {"sheet_url":"https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gFzQr62oK6oNVfTGdutsSUFIlNUFgtLaKt7uFwLKuJs/edit?usp=sharing"}

  • Default data: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gFzQr62oK6oNVfTGdutsSUFIlNUFgtLaKt7uFwLKuJs/edit?usp=sharing

OBS: Para utilizar dados personalizados é preciso seguir o mesmo padrão do link acima, assim pode-se mudar os produtos, preços e nutrientes para qualquer caso se uso.

Tecnologias utilizadas

• Python
• Flask
• Pandas
• OR-Tools