本文基于优化算法实现了智能营养配餐系统,从而简化了营养配餐的流程,提高了营养配餐的效率。通过将疾病与膳食的联系引入到配餐算法中,实现了适用于患者疾病的智能营养配餐系统。在传统的营养配餐过程中,往往需要营养师对患者的日常饮食、生活规律和患有疾病逐一进行分析,才能制定出相对准确有效的配餐方案。本文采用朴素贝叶斯算法和遗传算法对这一复杂的配餐过程进行了简化,能够模拟出真实营养师配餐的原理与流程。研究内容包括了以下几点:1、对真实的营养师配餐数据运用朴素贝叶斯算法构建疾病与营养配餐关系的数学模型,针对用户所患疾病实现智能选菜;2、依据配餐系统的需要对遗传算法的选择、交叉和变异算子进行改进,加快算法的收敛速度,从而提高了执行效率,并以选菜结果为基础实现针对患者疾病、营养热量均衡的智能营养配餐;3、在系统设计的过程中,根据实现目标对各个模块及其功能做出详细合理地划分,建立了疾病与膳食关系的数据库,通过营养师的临床配餐记录设定遗传算法中的重要参数。即采用朴素贝叶斯算法与改进遗传算法相结合的方式,实现了针对患者疾病的智能营养配餐系统。最后,本文对智能营养配餐系统中的改进遗传算法进行了仿真实验,对仿真实验的结果数据进行了对比与分析。实验证明改进遗传算法在收敛速度方面具有明显的改进,并且所得的配餐结果能满足包括疾病患者在内的用户日常饮食营养与热量的需要。