Software de optimización de formulación de alimentos

Ejemplo resuelto con datos sintéticos

Una porción de 40 g mezcla una mezcla proteica sintética, una avena en polvo sintética y 4 g de un componente de cacao sintético. Las metas son como mínimo 20 g de proteína y como máximo 1 g de azúcares, al menor costo de ingredientes. El optimizador devuelve 22,29 g de mezcla proteica, 13,71 g de avena en polvo y 4 g de componente de cacao: exactamente 20 g de proteína, 0,54 g de azúcares y USD 0,5486 de costo ficticio de ingredientes. Redondeada en pasos de 0,5 g, queda en 22,5, 13,5 y 4 g, y todas las metas siguen cumplidas.

Cómo funciona la optimización

Para cada ingrediente, la incógnita es su peso en una porción. Los pesos deben sumar la masa de la porción, quedar dentro de los límites definidos y hacer que cada total de nutriente alcance su meta.

Entre todos los pesos que cumplen esas restricciones obligatorias, un programa lineal encuentra el de menor costo de ingredientes, o el de mayor proteína dentro de un presupuesto de costo. El solver es HiGHS.

Toda respuesta se audita de nuevo a partir de los números brutos, sin confiar en el estado del solver. Los pesos redondeados también se reverifican. Si alguna verificación falla, no se muestra ninguna fórmula.

Una segunda candidata solo aparece cuando es realmente distinta y responde a un objetivo alternativo claramente declarado.

Versión del método: formulation-lp/1.0.0

Qué hace y qué no hace

• Modela una mezcla seca sin pérdidas de proceso. No predice sabor, textura, solubilidad, vida útil, seguridad ni biodisponibilidad.
• Los resultados son estimaciones puntuales de los datos suministrados. No son validación de laboratorio, regulatoria ni industrial, y no respaldan ninguna declaración nutricional o de salud.
• Un valor ausente es desconocido, nunca cero. Si una meta necesita un valor ausente, el cálculo se bloquea.
• El costo cubre solo ingredientes. Este sandbox usa precios ficticios, nunca cotizaciones de proveedores.
• Un proyecto real requiere datos medidos de sus ingredientes reales y un tecnólogo de alimentos que revise el resultado antes de cualquier prototipo.

Datos y fuentes

El catálogo del sandbox es sintético y existe solo para mostrar el método. Un catálogo de producción usará datos públicos de referencia, como USDA FoodData Central (CC0), y especificaciones de proveedores, cada uno con su fuente, base y revisión registradas.

• USDA FoodData Central
• FAO/INFOODS Standards and Guidelines
• HiGHS linear optimization solver