El objetivo principal de este proyecto es conectar eficazmente a los donantes de excedentes alimentarios con los receptores de las zonas urbanas. El sistema comienza recogiendo datos de un sitio web en el que donantes y receptores especifican sus preferencias alimentarias (vegetarianos o no vegetarianos). A continuación, utiliza el algoritmo Gale-Shapley, conocido por su estabilidad en situaciones de emparejamiento, para emparejar donantes con receptores. Para aumentar aún más la eficacia, el sistema clasifica a donantes y receptores en función de la cantidad de comida disponible en cada categoría (vegetariana o no vegetariana) y tiene en cuenta el tiempo de caducidad de los alimentos donados. El emparejamiento se realiza en función de la distancia más corta entre donantes y receptores, utilizando datos de localización obtenidos de una red neuronal de grafos (GNN). El algoritmo Gale-Shapley garantiza que cada donante se empareje con un receptor de forma estable, sin que ninguna de las partes prefiera otro emparejamiento. Al incorporar el algoritmo Gale-Shapley y los datos de localización basados en GNN, este sistema pretende minimizar el desperdicio de alimentos y mejorar la distribución de los excedentes a los necesitados, sobre todo en las zonas urbanas, donde el problema es la escasez de alimentos.

Je m'appelle Meenatchi et je suis professeur assistant au département d'informatique et d'ingénierie du Kathir College of Engineering. Je m'intéresse aux domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, et je souhaite publier un livre dans ces domaines.