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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请涉及大数据处理领域，揭示了一种饮食计划的决策方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取用户的当前生理状态数据及目标生理状态数据；将所述当前生理状态数据及目标生理状态数据作为强化学习的序贯决策模型的输入，基于所述强化学习的序贯决策模型输出若干项执行计划，以及各项所述执行计划的奖励值；根据所述奖励值选取符合预设条件的执行计划作为目标执行计划，并输出所述目标执行计划包含的每一天的执行动作及生理状态数据。本申请能够输出长远计划的饮食数据，提高饮食计划的规划效率。

主权项：1.一种饮食计划的决策方法，其特征在于，包括：获取用户的当前生理状态数据及目标生理状态数据；将所述当前生理状态数据及目标生理状态数据作为强化学习的序贯决策模型的输入，基于所述强化学习的序贯决策模型输出若干项执行计划，以及各项所述执行计划的奖励值；根据所述奖励值选取符合预设条件的执行计划作为目标执行计划，并输出所述目标执行计划包含的每一天的执行动作及生理状态数据；所述强化学习的序贯决策模型通过以下步骤构建，包括：根据模型配置信息获取生理指标状态量，并获取不同用户的生理指标状态量作为第一训练数据；根据模型配置信息获取执行动作状态量，并获取不同执行动作状态量的组合作为第二训练数据；将所述第一训练数据与所述第二训练数据代入人体代谢公式进行模型训练，计算出不同执行动作下的人体代谢结果，根据所述人体代谢结果返回奖励值；基于每一次的奖励值进行迭代优化，使得模型朝向最大奖励值的方向优化学习，生成强化学习的序贯决策模型；所述基于所述强化学习的序贯决策模型输出若干项执行计划，以及各项执行计划的奖励值，包括：将所述用户的当前生理状态数据作为前一天的生理状态数据；从预设的数据库中获取若干种执行动作，依次选取一个所述执行动作作为前一天的执行动作；依次计算前一天的生理状态数据执行所述前一天的执行动作，得到后一天的生理状态数据；直至执行至执行周期的最后一天的执行动作，得到结果生理状态数据；将关联的每一天的执行动作进行组合，生成若干项执行计划及每一项所述执行计划对应的结果生理状态数据；将所述结果生理状态数据与目标生理状态数据相比较，确定不同项执行计划的奖励值；所述执行动作包括饮食信息，所述饮食信息包括食物种类；所述输出所述目标执行计划包含的每一天的执行动作，包括：获取用户的地域特征及饮食习惯；根据所述地域特征及饮食习惯匹配目标食物种类；将所述执行动作的饮食信息中的食物种类替换为所述目标食物种类。

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