Mettere in contatto in modo efficiente i donatori di cibo in eccedenza con i destinatari nelle aree urbane � l'obiettivo principale di questo progetto. Il sistema inizia raccogliendo i dati da un sito web, dove i donatori e i destinatari specificano le loro preferenze alimentari - vegetariane o non vegetariane. Quindi utilizza l'algoritmo di Gale-Shapley, noto per la sua stabilit� negli scenari di abbinamento, per abbinare i donatori ai riceventi. Per migliorare ulteriormente l'efficienza, il sistema ordina i donatori e ...
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Mettere in contatto in modo efficiente i donatori di cibo in eccedenza con i destinatari nelle aree urbane � l'obiettivo principale di questo progetto. Il sistema inizia raccogliendo i dati da un sito web, dove i donatori e i destinatari specificano le loro preferenze alimentari - vegetariane o non vegetariane. Quindi utilizza l'algoritmo di Gale-Shapley, noto per la sua stabilit� negli scenari di abbinamento, per abbinare i donatori ai riceventi. Per migliorare ulteriormente l'efficienza, il sistema ordina i donatori e i riceventi in base alla quantit� di cibo disponibile in ciascuna categoria (vegetariano o non vegetariano) e considera il tempo di scadenza del cibo donato. L'abbinamento viene effettuato in base alla distanza pi� breve tra donatori e destinatari, utilizzando i dati di localizzazione ottenuti da una Rete Neurale Grafica (GNN). L'algoritmo di Gale- Shapley assicura che ogni donatore sia abbinato a un ricevente in modo stabile, dove nessuna delle due parti preferirebbe un altro abbinamento. Incorporando l'algoritmo di Gale-Shapley e i dati di localizzazione basati su GNN, questo sistema mira a ridurre al minimo lo spreco di cibo e a migliorare la distribuzione delle eccedenze alimentari a chi ne ha bisogno, in particolare nelle aree urbane, dove il problema � di natura economica.
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