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龙图腾网获悉和光数字(深圳)有限公司申请的专利基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121416000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511970342.0，技术领域涉及：G16H20/60；该发明授权基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法及系统是由寇立岩;王宇设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及膳食智慧推荐技术领域，具体涉及一种基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法及系统，解决了现有技术中健康饮食推荐系统的个性化推荐能力不足、风险控制机制缺乏、动态适应性弱等关键问题；通过融合反馈建模、分布鲁棒优化方法与闭环反馈学习机制等关键技术方案，即以用户主观反馈主要包括餐后不适感为核心信号的膳食推荐优化模型构建及其中具有凸性与超模结构的总不适感函数定义、基于反馈分布不确定集合构造的分布鲁棒优化模型及最坏期望目标函数结构、以及实现反馈驱动、参数更新、推荐策略调整为一体的闭环学习机制；显著提升了饮食推荐方法和系统的科学性、精准性、稳定性与用户适应性。

本发明授权基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式鲁棒优化和超模求解的膳食推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户基本情况信息和用户饮食偏好信息，并作为初始输入信息； 基于获取的初始输入信息，进行健康指标分析和菜品喜爱程度分析，对应得到健康指标信息和菜品喜爱程度信息； 根据健康指标信息和菜品喜爱程度信息，计算并输出个性化饮食推荐组合； 获取个性化饮食优化推荐组合的用户评价反馈信息； 构建反馈优化机制，结合用户评价反馈信息，对个性化饮食推荐组合进行动态优化，重复此步骤，得到周期更新的最优膳食推荐组合； 其中，所述个性化饮食推荐组合的动态优化方法，包括多周期配餐优化模型的构建，其构建过程包括以下步骤： 定义餐后不适度为：，其中表示时段对类食物的摄入量，为类食物的个体耐受阈值，为类食物单位超量不适权重； 构建总不适感函数：引入单调递增凸函数作为总体不适映射，得到总不适感函数； 构建多周期配餐优化模型，对总不适感函数进行最小化求解，得到优化膳食推荐组合：在满足营养区间、品类选择与摄入数量约束的可行域X上，确定多周期配餐优化模型为： ； 其中，为是否选择类食物的二元变量，为类食物在营养维度上的含量系数，与分别为营养维度的需求下限与安全上限，与为在选择类食物时段的最小与最大允许摄入量，为每个时段至少选择的品类数，为单一品类在全周期内允许出现的最大次数。

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