准备试试轻断食
发表于 : 2021-03-26 21:06
不行啊,胖啊,血压也高,再不减肥,就要三高了,所以,明天试试轻断食,也就是8小时内吃完500~700大卡的低升糖系数的食品,保证蛋白质每公斤1g以上。我选定了燕麦片、牛奶和蛋白粉,正愁怎么配料呢,突然灵光一闪,这不就是典型得不能再典型的线性规划问题嘛:
目标:热量在500~700大卡的范围内越低越好。
约束:蛋白质1kg体重1g。
20多年前我用excel搞过线性规划,可现在我用的wps不支持。上网一搜,python支持,就仿照该文(https://blog.csdn.net/mydreamy/article/ ... /108492351)写了程序:
运行后得到如下结果:
就是燕麦片78克,牛奶250毫升,蛋白粉71克,总热量2083千焦。感觉能吃饱一顿,但成本不低,比吃包子馒头要贵啊,明天试试。
这就是了,这一碗很扎实,我都担心到时候肥没减了,我还长胖了。
还没下嘴,看起来不妙,像《黑客帝国》里真实世界的人吃的“鼻涕”粥。配一个多种维生素片,营养要均衡。
吃了半碗,味道还行,麦香和奶香浓郁,怎么还有淡淡的咸味儿,正好,我还担心盐摄入不足要导致乏力呢。吃得有点儿撑,这也叫断食?!我服了。糊糊偏干,像放了咸蛋黄的厚粥,实在不行就采用以下两套备用方案。
糊糊吃完了,今天的进食结束,目前的感受是我吃顶着了,撑得慌。
目标:热量在500~700大卡的范围内越低越好。
约束:蛋白质1kg体重1g。
20多年前我用excel搞过线性规划,可现在我用的wps不支持。上网一搜,python支持,就仿照该文(https://blog.csdn.net/mydreamy/article/ ... /108492351)写了程序:
代码: 全选
from pulp import *
# 1. 建立问题
prob = LpProblem("Problem", LpMinimize)
# 2. 建立变量
x1 = LpVariable("x1",50,100)
x2 = LpVariable("x2",250)
x3 = LpVariable("x3",20)
# 3. 设置目标函数 z
prob += 16.2*x1 + 3.27*x2
# 4. 施加约束
prob += 0.12*x1+.038*x2+0.8*x3 == 76, "constraint1"
prob += 16.2*x1 + 3.27*x2 >= 2083, "constraint2"
prob += 16.2*x1 + 3.27*x2 <= 2917, "constraint3"
# 5. 求解
prob.solve()
# 6. 打印求解状态
print("Status:", LpStatus[prob.status])
# 8. 打印最优解的目标函数值
print("总热量= ",'%5.1f' % value(prob.objective),"千焦")
protein = 0.12*value(x1)+0.038*value(x2)+0.8*value(x3)
print("蛋白质总量","=",'%4.1f' % protein,"克")
print("燕麦片","=",'%4.1f' % value(x1),"克")
print("牛奶","=",'%5.1f' % value(x2),"毫升")
print("蛋白粉","=",'%4.1f' % value(x3),"克")这就是了,这一碗很扎实,我都担心到时候肥没减了,我还长胖了。