hb Хлебопечение России Bakery of Russia 2073-3569 Общественная организация «Российский союз пекарей» 129 CVMKZF INFORMATIZATION AND MANAGEMENT Инженерная модель персонализированного питания и стохастическая многокритериальная оптимизация рационов Engineering model of personalized nutrition and stochastic multi-criteria optimization of diets Борисов Вячеслав Александрович Borisov Vyacheslav A. v.a.borisov@yandex.ru Битус Евгений Иванович Bitus Evgeny I. evgenbit@yandex.ru Международный центр инжиниринга и инноваций, 125424, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 73, офис 514 International Center for Engineering and Innovation, 125424, Moscow, Volokolamskoye Highway, Building 73, Office 514 Российский биотехнологический университет, 125080, г. Москва, Волоколамское шоссе, д. 11 Russian University of Biotechnology, 125080, Moscow, Volokolamskoe Highway, 11 30 03 2026 70 1-2 24 31 22 12 2025 © 2026 Хлебопечение России © 2026 Bakery of Russia 2026 Хлебопечение России Bakery of Russia Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная. This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние). The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.

В статье предлагается новый подход к моделированию персонализированного питания, основанный на аналогии с прочностью композитов. Составлена двухкомпонентная модель «матрица–наполнитель», где генетически обусловленный метаболический потенциал человека выступает в роли матрицы, а нутриенты в роли наполнителя. Показатель эффективности метаболической системы («интегральный показатель здоровья») определяется как сумма вкладов базового уровня и модифицирующего воздействия нутриентов с учётом их доли, эффективности и индивидуальных генетических коэффициентов. Для решения задачи многокритериального выбора оптимального рациона в условиях неопределённости применён метод SMAA-MOORA, позволяющий ранжировать альтернативы по вероятности достижения наилучшего результата. На основе анализа индексов приемлемости рангов определены оптимальные рецептуры макаронных изделий с добавлением банановой муки и гидроколлоидов.

The article proposes a new approach to modeling personalized nutrition based on the analogy with the strength of composites. A two-component “matrix-filler” model is composed, where the genetically determined metabolic potential of a person acts as a matrix, and nutrients act as a filler. The efficiency indicator of the metabolic system (“integral indicator of health”) is determined as the sum of the contributions of the basic level and the modifying effect of nutrients, taking into account their share, efficiency, and individual genetic coefficients. To solve the problem of multi-criteria selection of the optimal diet under conditions of uncertainty, the SMAA-MOORA method was used, which allows ranking alternatives by the probability of achieving the best result. Based on the analysis of the acceptability index ranks, the optimal recipes for pasta products with the addition of banana flour and hydrocolloids were determined.

 персонализированное питание композитные материалы матрица–наполнитель интегральный показатель здоровья SMAA-MOORA принятие решений планирование эксперимента personalized nutrition composite materials matrix-filler integral health indicator SMAA-MOORA decision-making experiment planning Авторы не заявили о внешнем финансировании исследования. The authors did not declare any external funding for this research. metadata-license CC0 1.0 Список литературы Акгул Э., Кизилкайя Айдоган Э., Озджан М., Турксой Х.Г. Оптимизация параметров вихревой прядильной машины Murata с помощью подхода SMAA-MOORA // Industria Textila. 2017. Т. 68(5). С. 323-331. Борисов В.А. Анализ процесса формирования прочности бескрученой пряжи из химических волокон и их смесей // Химические волокна. 2009. № 3. С. 43-45. Борисов В.А. Технология производства некрученой пряжи из химических волокон и их смесей / Техника и технология. 2011. № 3 (44). С. 29-34. Борисов В.А., Черников А.Н. Прогнозирование разрывной нагрузки вискозной пряжи с адгезионным скреплением волокон // Химические волокна. 2007. № 4. С. 15-16. Брауэрс В. К., Завадскас Э. К. Метод MOORA и его применение в сфере приватизации в странах с переходной экономикой // Управление и кибернетика. 2006. Т. 35 (2). С. 445–469. Гибни М. Дж., Уолш М. К., Гусенс Дж. Персонализированное питание: путь к улучшению здоровья населения // Good Nutrition Perspectives. 2016. С. 78-95. Лахдельма Р., Салминен П. SMAA-2: Стохастический многокритериальный анализ приемлемости для группового принятия решений // Operations Research. 2001. Т. 49 (3). С. 444-454. О Н.Х., Сейб П.А., Финни К.Ф., Померанц Я. Лапша V. Определение оптимального водопоглощения муки для приготовления восточной лапши // Химия зерновых культур. 1986. Т. 63. № 2. С. 93-96. Тангтананторн Дж., Виченчот С., Сиривонгпайсал П. Разработка продуктов из лапши с высоким содержанием резистентного крахмала из банановой муки // Food Science and Technology. 2023. Т. 42. С. 1-8. Тервонен Т., Фигейра Ж. Р. Обзор методов стохастического многокритериального анализа приемлемости // Журнал многокритериального анализа решений. 2008. Т. 15. С. 1-14. Фергюсон Л.Р. Руководство и позиция Международного общества нутригенетики/нутригеномики по персонализированному питанию // Journal of Nutrigenetics and Nutrigenomics. 2016. Т. 9. С. 12-27. Чжу С., Чжан С., Бай Л. и др. Влияние Bacillus vallismortis на физико-химические свойства, структурные характеристики и функциональные возможности теста и лапши // Foods. 2023. Т. 12. № 22. С. 4146. References Akgul E., Kizilkaya Aydogan E., Ozdzhan M., Turksoy Kh.G. Optimization of the parameters of a Murata vortex spinning machine using the SMAA-MOORA approach // Industria Textila. 2017. vol. 68(5). pp. 323-331. Borisov V.A. Analysis of the strength formation process of untwisted yarn made from chemical fibers and their blends // Fibre Chemistry. 2009. no. 3. pp. 43-45. Borisov V.A. Technology for the production of untwisted yarn from chemical fibers and their blends / Technique and Technology. 2011. no. 3 (44). pp. 29-34. Borisov V.A., Chernikov A.N. Prediction of the breaking load of viscose yarn with adhesive bonding of fibers // Fibre Chemistry. 2007. no. 4. pp. 15-16. Brauers W.K.M., Zavadskas E.K. The MOORA method and its application to privatization in transition economies // Management and Cybernetics. 2006. vol. 35 (2). pp. 445–469. Gibney M.J., Walsh M.C., Gussens J. Personalized nutrition: a path to improving public health // Good Nutrition Perspectives. 2016. pp. 78-95. Lahdelma R., Salminen P. SMAA-2: Stochastic multicriteria acceptability analysis for group decision making // Operations Research. 2001. vol. 49 (3). pp. 444-454. O N.Kh., Seib P.A., Finney K.F., Pomeranz Y. Noodles V. Determination of the optimal water absorption of flour for the preparation of oriental noodles // Cereal Chemistry. 1986. vol. 63. no. 2. pp. 93-96. Tangtanantorn J., Vichenchot S., Sirivongpaisal P. Development of noodle products with a high resistant starch content from banana flour // Food Science and Technology. 2023. vol. 42. pp. 1-8. Tervonen T., Figueira J.R. A survey of stochastic multicriteria acceptability analysis methods // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis. 2008. vol. 15. pp. 1-14. Ferguson L.R. Guidelines and position of the International Society of Nutrigenetics/Nutrigenomics on personalized nutrition // Journal of Nutrigenetics and Nutrigenomics. 2016. vol. 9. pp. 12-27. Zhu S., Zhang S., Bai L. et al. Effect of Bacillus vallismortis on the physicochemical properties, structural characteristics and functional properties of dough and noodles // Foods. 2023. vol. 12. no. 22. pp. 4146.