Software de otimização de formulação de alimentos

Exemplo resolvido com dados sintéticos

Uma porção de 40 g mistura um blend proteico sintético, uma aveia em pó sintética e 4 g de um componente de cacau sintético. As metas são no mínimo 20 g de proteína e no máximo 1 g de açúcares, ao menor custo de ingredientes. O otimizador devolve 22,29 g de blend proteico, 13,71 g de aveia em pó e 4 g de componente de cacau: exatamente 20 g de proteína, 0,54 g de açúcares e USD 0,5486 de custo fictício de ingredientes. Arredondada em passos de 0,5 g, vira 22,5, 13,5 e 4 g, e todas as metas continuam atendidas.

Como funciona a otimização

Para cada ingrediente, a incógnita é o seu peso em uma porção. Os pesos precisam somar a massa da porção, ficar dentro dos limites definidos e fazer cada total de nutriente atingir a sua meta.

Entre todos os pesos que satisfazem essas restrições obrigatórias, um programa linear encontra o de menor custo de ingredientes, ou o de maior proteína dentro de um orçamento de custo. O solver é o HiGHS.

Toda resposta é então auditada novamente a partir dos números brutos, sem confiar no status do solver. Os pesos arredondados também são reverificados. Se alguma verificação falhar, nenhuma fórmula é exibida.

Uma segunda candidata só aparece quando é realmente diferente e responde a um objetivo alternativo claramente declarado.

Versão do método: formulation-lp/1.0.0

O que isto faz e o que não faz

• Modela uma mistura seca sem perdas de processo. Não prevê sabor, textura, solubilidade, vida útil, segurança nem biodisponibilidade.
• Os resultados são estimativas pontuais dos dados fornecidos. Não são validação laboratorial, regulatória nem industrial, e não sustentam alegação nutricional ou de saúde.
• Valor ausente é desconhecido, nunca zero. Se uma meta precisa de um valor ausente, o cálculo é bloqueado.
• O custo cobre apenas ingredientes. Este sandbox usa preços fictícios, nunca cotações de fornecedores.
• Um projeto real exige dados medidos dos seus ingredientes reais e um tecnólogo de alimentos revisando o resultado antes de qualquer protótipo.

Dados e fontes

O catálogo do sandbox é sintético e existe apenas para mostrar o método. Um catálogo de produção usará dados públicos de referência, como o USDA FoodData Central (CC0), e especificações de fornecedores, cada um com fonte, base e revisão registradas.

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