There may be circumstances when non

There may be circumstances when nonlinear nutritional constraints are desirable. For instance, putting a lower limit on the energy density of the whole diet is a nonlinear constraint, when it is defined as a ratio: the mathematical expression of this constraint, which is nonlinear,
is: (X1.E1 + X2.E2 + X n.En) / (X1 + X2 + … Xn) > ED
where E1… En is the energy content for 100 g of food 1 to n and ED is the desired energy density. Optimization of these nonlinear models often cannot be achieved by solving simple equations or algorithms. Solutions are instead found by an iterative approach, creating a risk that a local optimum is selected instead of an overall general optimal solution. Hence, nonlinear functions should be avoided in the first instance. To achieve this, nonlinear
constraints should be reformulated into linear constraints, where possible. For example, the constraint on energy density can be expressed as a linear constraint as
follows: X1(E1 – ED) + X2(E2 – ED) + X n(En –ED)
0
These inequalities are linear, and therefore appropriate for a linear programming model. A similar transformation has been described previously for transforming the nonlinear phytate:zinc molar ratio constraint into a linear constraint (8). Keeping the phytate:zinc ratio below a
predetermined level may be needed to ensure a reasonable degree of zinc absorption (14).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อาจมีสถานการณ์เมื่อข้อจำกัดทางโภชนาการไม่เชิงเส้นต้องการ เช่น วางขีดจำกัดล่างในความหนาแน่นของพลังงานของอาหารทั้งหมดเป็นข้อจำกัดที่ไม่เชิงเส้น เมื่อมีกำหนดเป็นอัตราส่วนกับ: คณิตศาสตร์ของข้อจำกัดนี้ ซึ่งเป็นการไม่เชิงเส้นคือ: (X 1E1 + X 2E2 + X n.En) / (X 1 + X 2 +... Xn) > EDที่ E1 ... น้ำมีความหนาแน่นของพลังงานต้องเป็นเนื้อหาของพลังงาน 100 กรัมของอาหาร 1 n และ ED เพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองไม่เชิงเส้นเหล่านี้มักจะไม่สามารถทำได้ โดยการแก้สมการง่าย ๆ หรืออัลกอริทึม โซลูชั่นที่พบ โดยวิธีการซ้ำ สร้างความเสี่ยงที่เฉพาะเหมาะสมไว้ในโซลูชันที่ดีที่สุดโดยรวมทั่วไปแทน ดังนั้น ควรเลี่ยงไม่เชิงเส้นฟังก์ชันในอินสแตนซ์แรก เพื่อให้บรรลุนี้ ไม่เชิงเส้นควรจะมีข้อจำกัดข้อจำกัดเชิงเส้น เป็นไปได้ สามารถแสดงข้อจำกัดในความหนาแน่นของพลังงานเป็นข้อจำกัดเชิงเส้นเป็นตัวอย่างดังต่อไปนี้: X 1(E1 – ED) + X 2(E2 – ED) X n(En –ED) 0ความเหลื่อมล้ำทางเหล่านี้เป็นเชิงเส้น และดังนั้น เหมาะสำหรับแบบจำลองการโปรแกรมเชิงเส้น แปลงคล้ายมีการอธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับเปลี่ยนข้อจำกัดของอัตราส่วนสบ phytate:zinc ไม่เชิงเส้น (8) ข้อจำกัดเชิง รักษาอัตราส่วน phytate:zinc ด้านล่างเป็นระดับที่กำหนดไว้อาจมีความจำเป็นเพื่อให้การดูดซึมสังกะสี (14) ในระดับที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อาจจะมีสถานการณ์เมื่อข้อจำกัดเชิงโภชนาการที่พึงประสงค์ เช่น การลดวงเงินในความหนาแน่นพลังงานของอาหารทั้งหมดเป็นแบบไร้ข้อจำกัด เมื่อมันถูกกำหนดให้เป็นสัดส่วน : การแสดงออกทางคณิตศาสตร์ของข้อจำกัดนี้ซึ่งเป็น Nonlinear
: ( x1.e1 x2.e2 x n.en ) / ( X1 X2 . . . . . . . ซินเอ็ด
)ที่ 1 . . . . . . . และเป็นปริมาณพลังงานของอาหาร 1 ถึง N และเอ็ด 100 กรัม มีความหนาแน่นของพลังงานที่ต้องการ . การเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองเชิงเส้นเหล่านี้มักจะไม่สามารถบรรลุได้โดยการแก้สมการง่ายหรือขั้นตอนวิธี โซลูชั่นแทนพบโดยวิธีการของการสร้างความเสี่ยงที่เหมาะสมในท้องถิ่นโดยรวมเป็นโซลูชั่นที่เหมาะสมทั่วไปแทน . ดังนั้นฟังก์ชันเชิงเส้นควรหลีกเลี่ยงในกรณีแรก เพื่อให้บรรลุนี้ปัญหาไม่เชิงเส้นเงื่อนไขเป็นเส้นตรง
ควรปัญหาที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น ข้อจำกัดของพลังงานจะแสดงเป็นข้อจำกัดเชิงเส้นเป็น
ดังนี้ : X1 ( E1 ) เอ็ด ) x2 ( E2 ) เอ็ด ) x N (
0
) เอ็ด )
อสมการเหล่านี้เป็นเส้นตรงและดังนั้นจึงเหมาะสำหรับการเขียนโปรแกรมแบบเชิงเส้นการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันได้ถูกอธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับเปลี่ยนค่าอัตราส่วนโมลระหว่างสังกะสีจำกัดเป็นข้อจำกัดเชิงเส้น ( 8 ) การรักษา : : สังกะสีอัตราส่วนด้านล่าง
กำหนดระดับอาจจะต้องการเพื่อให้แน่ใจว่าระดับที่เหมาะสมของการดูดซึมสังกะสี ( 14 )