基于GPU加速遗传算法的饮食推荐方法

本发明公开了一种基于GPU加速遗传算法的饮食推荐方法，包括获取食物特征张量；根据食物特征张量获取初始种群张量；获取待饮食推荐的用户信息数据，根据初始化食物种群张量与用户信息数据获取适应度张量；将适应度张量输入至GPU处理器并执行GPU加速遗传操作，获取饮食推荐的最优解集合；并通过构建的饮食推荐综合评分模型获取各饮食推荐方案的推荐评分，基于推荐评分降序排列最优解集合中各饮食推荐方案的序列表，并将序列表中满足预设排名数量阈值的饮食推荐方案。本发明解决了现有饮食推荐方法存在组合爆炸问题、饮食优化中的多目标平衡难题以及无法满足用户实时性要求级用户期待响应时间，但CPU串行计算无法满足大规模组合优化需求的问题。