Das Hauptaugenmerk dieses Projekts liegt auf der effizienten Zusammenf hrung von Spendern bersch ssiger Lebensmittel mit Empf ngern in st dtischen Gebieten. Das System beginnt mit der Erfassung von Daten auf einer Website, auf der Spender und Empf nger ihre Lebensmittelpr ferenzen angeben - vegetarisch oder nicht-vegetarisch. Anschlie end wird der Gale-Shapley-Algorithmus verwendet, der f r seine Stabilit t in Matching-Szenarien bekannt ist, um Spender und Empf nger zusammenzubringen. Um die Effizienz weiter zu steigern, sortiert das System Spender und Empf nger nach der Menge der verf gbaren Lebensmittel in jeder Kategorie (vegetarisch oder nicht-vegetarisch) und ber cksichtigt das Verfallsdatum der gespendeten Lebensmittel. Der Abgleich erfolgt auf der Grundlage der k rzesten Entfernung zwischen Spendern und Empf ngern unter Verwendung von Standortdaten, die aus einem Graph Neural Network (GNN) gewonnen werden. Der Gale-Shapley-Algorithmus stellt sicher, dass jeder Spender mit einem Empf nger in einer stabilen Weise zusammengebracht wird, bei der keine der Parteien eine andere Paarung bevorzugt. Durch die Einbeziehung des Gale-Shapley-Algorithmus und der GNN-basierten Standortdaten zielt dieses System darauf ab, die Verschwendung von Lebensmitteln zu minimieren und die Verteilung bersch ssiger Lebensmittel an Bed rftige zu verbessern, insbesondere in st dtischen Gebieten, in denen dieses Problem besteht.
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