L'objectif principal de ce projet est de relier efficacement les donateurs d'aliments excédentaires aux bénéficiaires dans les zones urbaines. Le système commence par recueillir des données sur un site web, où les donateurs et les bénéficiaires précisent leurs préférences alimentaires - végétariennes ou non végétariennes. Il utilise ensuite l'algorithme de Gale-Shapley, réputé pour sa stabilité dans les scénarios d'appariement, pour mettre en relation les donneurs et les receveurs. Pour améliorer encore l'efficacité, le système trie les donneurs et les receveurs en fonction de la quantité de nourriture disponible dans chaque catégorie (végétarienne ou non végétarienne) et tient compte de la date de péremption de la nourriture donnée. L'appariement est effectué sur la base de la distance la plus courte entre les donneurs et les receveurs, en utilisant les données de localisation obtenues à partir d'un réseau neuronal graphique (GNN). L'algorithme de Gale-Shapley garantit que chaque donneur est apparié à un receveur de manière stable, sans qu'aucune des parties ne préfère un autre appariement. En intégrant l'algorithme de Gale-Shapley et les données de localisation obtenues à partir d'un réseau neuronal graphique, ce système vise à minimiser le gaspillage alimentaire et à améliorer la distribution des excédents de nourriture aux personnes dans le besoin, en particulier dans les zones urbaines où le problème se pose avec acuité.

Ich bin Meenatchi, Assistenzprofessor in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Kathir College of Engineering. Ich interessiere mich für die Bereiche maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz und möchte gerne ein Buch in diesen Bereichen veröffentlichen.