（服装设计与工程专业论文）paris+blues牛仔裤大规模定制生产快速智能反应研究.pdf

规范、合理的流水线设计方案。流水线生产优化快速智能设计主 要包括两个方面：1 ) 应用调度算法进行工序组合和工作地分配；2 ) 应用生物进化遗传算法优化设备位置的排放。本文还提出了五种 评价指标：工作地时问平衡曲线、编制效率、调度后总加工时问、 搬运路程总和，来评判流水线设计方案。 p a r i sb l u e s 牛仔裤快速智能反应系统是通过对以上两个部 分的研究，提出的包括样板修改、流水线优化编排仿真系统，本 系统软件利用计算机进行优化编排的同时又保留了丰富的经验知 识。同时为p a r i sb l u e s 牛仔裤快速智能反应的深入研究提供基 础。 关键词：快速智能反应，样板修改，工序编排，设备排放 调度算法，遗传算法 r e s e a r c ho nt h eq u i c k i n t e l l i g e n tr e s p o n dt e c h o l o g yf o r b l u e s sl a r g ec u s t o m i z e dj e a n p r o d u c e a b s t r a c t a n d b u u s p a n t s t h i sp a p e ri sb a s e do nt h er e a lo p e r a t i o no fp a r i sb l u e sc o m p a n y p a r i sb l u e sc o m p a n yu s u a l l yj u s tm a k e so u tt h er o u g hs e w i n g r e q u i r e m e n tf o rt h ej e a np a n t s ，s ot h ef a c t o r i e si nc h i n a ，w h oa c c e p t t h ep u r c h a s eo r d e r s ，m u s tp r e p a r ea l lk i n d so fw o r kb e f o r et h ej e a n p a n t sa r es e w n s ot h ef a c t o r i e sm u s tc o m p l e t et h ep a t t e r n m a k i n g p r o c e s sa n ds e w i n ga r r a n g e m e n tp r o c e s s a c c o r d i n g t o t h i s ，i i n v e s t i g a t e da l lt h ep a r i sb l u e s sf a c t o r i e sa n dg o tt h ef i r s t h a n d t e c h n i c a ld o c u m e n t s ，i n c l u d i n gd i f f e r e n tp a t t e r n m a k i n gm e t h o d s ， s e w i n gt e c h n i q u e s ，t h ee q u i p m e n ta r r a n g e m e n t ，e t c b a s e do nt h er e a l i n f o r m a t i o n ，t h ep a p e rs e t si t sa i mt or e d u c et h ep a t t e r n m a k i n gt i m e a n dm a n u f a c t u r et i m e t h es i z e so fp a r i sb l u e s sp a n t sa r er e l a t i v e l yf i x e d ，w h i c h p r o v i d e su ss o m ec o n v e n i e n c et ot h i n ko fs o m em e t h o dt or e d u c et h e p a t t e r n m a k i n gt i m e f i r s t ，g e tt h eb e s tw a y t om a k et h ep a t t e r n s ，t h e n c o l l e c ts o m ep a t t e r n st ob ead a t e b a s es ot h a tt h ep a t t e r nc a nb ee a s i l y m o d i f i e di fn e c e s s a r y , a n dr e d u c et h ep a t t e r n - m a k i n gt i m e ，w h i c hh a s t a k e nu d1 3 1 5o ft h ea v a i l a b l et i m ef o rt h ef a c t o r i e s ，t ot h el e a s t t h e p a r to fp a t t e r nr e v i s i n gi n c l u d e sc r e a t i n gt h en u m b e rr u l e sf o rk e y p o i n t sa n dc h i v e so nt h ep a t t e r n ，c r e a t i n gt h ep a t t e r n sr e v i s i n gt h e o r y a n dm e a n s f i n a l l yih a v ep r o v e dt h ec o r r e c t n e s so ft h ep a t t e r n r e v i s i n gw a yt h r o u g he x p e r i m e n t s t h es t u d yo fr e d u c i n gt h ep r o d u c i n gt i m ec o m e so u to ft h em a i n d r o b l e m si nt h er e a lp r o d u c i n gp r o c e s s e s s o m e n n f i x e da n d u n e f f i c i e n tf l o ws e w i n gl i n e sa r eu n r e a s o n a b l ea n d d i f f i c u l tt os u i tt h e c o r u i n gc o l o r f u lp a n t ss t y l e sa n d s u i tt h ed y n a m i cb a l a n c e t h ef l o w s e w i n gl i n e sd e p e n d o nt h ep r o d u c i n gm a n a g e r sw h o h a v ee n o u g h e x p e r i e n c et h r o u g hm a n yy e a r sw o r k o nc l o t h i n gf a c t o r i e s ，s om a n y l i n e ss t i l le x i s tw i t hl a c k i n go ft e c h n o l o g y ，k n o w l e d g e ，a n dr a n d o m s u i t a b i l i t y ，a n dt h e yc a nn o t m e e tt h ep a r i sb l u e s d e m a n d t h r o u g hi n v e s t i g a t i n gt h e s ef a c t o r i e s a n a l y s ea l lt h ec o n d i t i o n ，w e t h o u g h to fh o w t os e t t l et h e s ep r o b l e m s t h i sr e s e a r c hu s e s m a t h e m a t i ca l g o r i t h mt od o w i t ht h ew o r k i n gp r o c e d u r ea s s e m b l y ，a n d u s e sg e n e t i ca l g o r i t h mt oo p t i m i z et h ew o r k i n gp l a c e sa r r a n g e m e n t - f 1 0 ws e w i n gl i n e sh a v e b e e no p t i m i z e d ，a n dt h e yh a v eb e e nb e c o m e f e a s i b l e ，f e x i b l ea n dw o r k a b l e t h eb a l a n c ec u r v e o nw o r k i n g p l a c e ， t h ee f f i e n c ec u r v e ，t h et o t a lp r o d u c i n gt i m ea n d t h ed i s t a n c eo fm o v i n g t h ed a n t s ，p a n e l sw h e ns e w i n gt h e m ，a l lo ft h e m c a ne v a l u a t et h ef l o w s e w i n gl i n e t h eq u i c ka n di n t e l l i g e n tr e s p o n ds y s t e mm a i n l yi n c l u d e sp a t t e r n r e s i v i n 2a n dv i r t u a ls i m u l a t i o ni n t h eo p t i m i z e df l o wl i n e i nt h e m e a n t i m e ，t h es y s t e mc o n t m n sm u c hu s e f u le x p e r i e n c ek n o w l e d g e f u r t h e r m o r e ，m yr e s e a r c h c a nb et h eb a s ef o rt h ef u r t h e rs t u d yo n p a r i sb l u e s sp a n t sp r o d u c i n g k e yw o r d s ：q u i c ka n di n t e l l i g e n tr e s p o n d ，p a r e r nr e v i s i n g ，w o r k i n g p r o c e d u r ea s s e m b l y ，w o r k i n gp l a c e sa r r a n g e m e n t ，m a t h e m a t i ca l g o r i t h m g e n e t i ca l g o r i t h m 4 东华大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导 师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本 论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲 自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：啦耗科 日期：0 6 年1 月 日 东华大学学位论文版权使用授权书 学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复e 口件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 学位论文作者签名 保密口，在年解密后适用本版权书。 不保密口。 日期：年月日 指导教师 日期：0 2 年，月日 先羌 才 1 1 研究背景 第l 章引言 中国加入w t o ，使我国服装企业面l 晦新的机遇与挑战：发达国家目前正努 力进行产业结构的调整，增加服装产业高科技含量；一些新兴发展中国家如 印尼、越南等的劳动成本的竞争力也逐渐赶超中国。中国传统的成本优势及 低价策略正越来越失去作用，服装加工企业进行战略性科技创新，提高市场 竞争能力势在必行。 纺织服装业是一个多元化的流行性强的产业，产品具有很强的实效性与 时效性。一方面，随着社会的进步和人们生活水平的提高，消费者更多地关 注自我和个性化服装服饰。生产的多品种、高质量，正是适应这种个性化表 达的一种趋势。因此，纺织服装行业对这种快速需求的适应和把握变得极为 重要。 随着市场竞争的加剧，企业面对一个变化迅速，日显个性化、多样化的 市场。产品周期日益缩短，服装因其时尚性和时效性更显如此。如何快速反 应，及时生产出顾客需要的服装产品并快速抢占市场去赢得竞争，对中国服 装企业来说是一个急待解决的问题。 p a r i sb l u e s 成立于1 9 8 1 年，是以1 4 岁到3 0 岁女孩为目标消费群体的 服装制造商和销售商，主要经营不断创新的水洗牛仔裤。到目前，它已经有 很多自己忠实的顾客消费群，在年轻女性服装市场中占有一席之地。它有广 阔的零售渠道。在百货市场上每个m a c y s ，j cp e n n y ，和m a yc o 的卖场中， 在国际专卖店n o r d s t r o m sa n dd a y t o nh u d s o n s 和国际少年商店p a c i f i c s u n w e a r ，m a n d e e ，a n dw e t s e a ls t o r e s 等都有它的产品。在美国，你随处 都可以会看见p a r i sb l u e s 的产品。p a r i sb l u e s 公司把总订单量的1 4 下 放到中国工厂，每月在中国制造的牛仔裤达到1 2 0 多万条。据考察表明这些 工厂同样也面临生产周期不能很顺利地满足客户的要求，款式品种不断增加， 生产管理和技术力量不能满足客户的需求，产品质量不能令客户非常满意等 和中国一般服装加工厂一样，p a r i sb l u e s 加工厂急需现代化的手段来满足 现在社会的消费者的需求。 1 2p a r i sb l u e s 在我国的加工厂所面临的闯题 p a r i sb l u e s 公司把总订单量的1 4 下放到中国工厂，每月在中国制造 的牛仔裤达到1 2 0 多万条。据考察表明这些工厂同样也面临生产周期不能很 顺利地满足客户的要求，款式品种不断增加，生产管理和技术力量不能满足 客户的需求，产品质量不能令客户非常满意等。根据p a r i sb l u e s 公司下订 单情况，各个工厂在接到订单后，除去货物在海上的运输时间，l 般情况下 必须在1 0 2 5 天，甚至更短的时间内生产完毕。在这1 0 2 5 天的时间里面， 各个加工厂必须完成样板打扳和制作，样衣寄出，样衣得到p a r i sb l u e s 公 司确认，大货生产这些过程。其中，在正常状态下，样板制作大概需要3 4 天，样衣寄到美国需要2 3 天，如果样衣确认后，才能投产；否则必须重新 ， 制作样衣。因此样板的制作和样衣的制作就显的尤为重要，只有样板和样衣 制作受好，顺利通过确认后，才能为按时生产出大货提供基础，如果样衣得 不到确认，加工厂将马上面临能否按时交货的严重问题；当然，如果能缩短 样板的制作时问，那么对生产将是一个很大的帮助。 从当前p a r i sb l u e s 牛仔裤加工厂生产情况看，流水线设计是生产过程 中技术准备工作的重要内容，是经验性很强、随环境条件变化的决策过程。 通过调研发现，设计技术不成熟的牛仔裤流水线工作强度大、效率低、生产 周期长，不能适应多品种、多批量的要求。另外，只有经验丰富的工艺人员 才能胜任，而我国服装加工企业技术力量薄弱，工艺人员缺乏。传统工序、 流水线设计还存在不规范、不标准的问题。甚至很多服装企业没有此项专业 的技术文件，仅靠“手口相传”进行生产。传统的流水线设计方法制约了企 业生产水平的提高，成为牛仔裤加工厂生产和管理中的瓶颈环节。 在一般情况下，很难在牛仔裤投产前就能做出合理的生产缝制流水线设 2 计方案，保证其在实际运行时可以达到比较好的平衡。这时，就得依靠生产 组长的实际经验，在产品加工时，通过操作人员任务的调整、操作人员人数 的增删、以及延长或缩短操作人员的工作时间，等等，以逐步达到流水线的 平衡。这种传统的流水线平衡过程，不仅费时费力，而且由于其无事先预见 性，增加了加工周期和加工成本，制约了经济效益的提高。 p a r i sb l u e s 牛仔裤工艺设计。在当前中国加工厂中仍然是由少数的、 经验丰富的技术人员人工的完成，计算机工艺设计并未用到，并且在当前工 厂生产中时时出现各种因为在设计中的不足而产生的后果。因此，p a r i s b l u e s 牛仔裤计算机工艺设计在面临生产品种变化频繁、无固定模式的情况 下，解决服装生产过程中流水线的优化编排工作，使服装产品在生产过程中， 工艺流程最短，时问最省，入力、物力和财力能得到充分的利用，经济效益 最佳。 同时，在美国的各个购买p a r i sb l u e s 牛仔裤的中间商的购买能力存在 很大的差别，购买的数量从3 0 0 件订单到5 万件订单。因此在不同数量的 订单生产中怎么样才能组织得最有效率也是一件让各个加工厂头疼的事情。 因此，本文将着重研究缩短样板制作时间，生产缝制时间，即牛仔裤定 制生产的快速智能反应。 1 3 相关研究综述 为解决服装生产的快速智能反应问题，服装界己有一些相关研究。在样 板智能反应研究方面，也有一些进展。基于m t m 的女装体型信息一裁片快 速生成技术研究“1 主要对体型判断、体型识别、样板生产与修改、以及排 料和打印输出进行研究。基于m t m 的男装个性化纸样快速生成技术凹主 要对男装尤其是西装进行纸样研究，提出了样板生产的一些基本要素。 在生产快速智能反应研究反面的计算机辅助服装工艺计划( c a p p ) 研究 蜘主要对服装工艺标准的判定、服装工艺信息的描述、服装工艺过程的决策 推理、工序负荷平衡理论等方面进行了探讨和研究，并提出了优化管理服装 流水线的思想。微型计算机辅助服装缝纫流水线优化设计瑚主要以分支 3 界限法为基础，提出了评价流水线设计方案的主要因素及其评价指标。 o 。则w k j = p 。 5 ) s k = s - 一 k ) ，查找新的“满足加工条件的结点”。如有这样的结点 虬，将其并入到相应的s k 中去； 6 ) 对s ”s 。，s 分别进行步骤2 ) 至5 ) ，然后判断是否有s 。= 巾， 若是则转7 ) ，否则转2 ) ； 7 ) 算法结束。 3 2 6 复杂性分析 令集合s ”取，g 中兀素的数目分别为o s m 5 m 7 m n 。芦于s t ，& ， g 分别采用比较的方法进行m i n ) ，m i “击 及m i n 氏) 运算，设u 为比较 运算的次数，则对于s 刚 m i n ”刚t _ 1 对于b 洲 m i n 击 ) 葺m 一l 对于c 。，u m i n s 一1 。则 ， yu m i n w k j ) ) 置yn 。- - 1 sn 一1 目智 耋岫川击m vm 一1 sn - - 1 智 yu m i n t q ) sy - - i 墨n - - i 臼臼 对于集合s - 执行一次算法步骤2 ) 5 ) 而求得集合b k ，c 。的比较次数为 u m i n t k j 4 ：善u r a i n i i l s 荟“m i n w k j s n 一1 每次比较所需要的时间为0 ( 1 ) ，n 一1 次比较所需的时间为0 ( n 一1 ) 。7 1 设s - ，s ：，s 循环执行算法步骤2 ) 5 ) 共t 次，将n 个结点全部加 工完毕，s - ，s ：，s 第i 次( 1 墨i 墨t ) 执行算法步骤2 ) 5 ) 得到的进 1 7 行加工的结点总数为n 。，则1 n l s n ，? n i = n 。考虑到最坏情况，s 。s ：， 譬 s - 每次执行算法步骤2 ) 5 ) 只加工一个结点，即n i - l ( i = 1 ，2 ，t ) ， 贝l j t = n ，因此t n 。 由上面分析，将n 个结点全部加工完毕所需的时间为0 ( n ( n - 1 ) ) ， 因此算法的复杂度为0 ( n 2 ) 。 3 3 遗传算法的基本原理 3 3 1 遗传算法的生物进化基础 生命的基本特征包括生长、繁殖、新陈代谢和遗传与变异。生命是进化 的产物，现代的生物是在长期进化过程中发展起来的。模拟优化方法中一个 主要算法就是遗传算法，它的基本思想是基于d m w i n 的进化论和m e n d e l 的遗 传学说，通过遗传基因代码，利用复制、交叉、变异三种算子，在种群中全 局寻优，具有搜索能力强的优势。达尔文用自然选择来解释物种的起源和生 物的进化，其自然选择学说包括以下三个方面：“。“埘 i ) 遗传：这是生物的普遍特征，“种瓜得瓜，种豆得豆”，亲代把生物信 息交给子代，子代按照所遗传的信息而发育、分化，因而予代总是和亲代具 有相同或相似的性状。生物有了这个特征，物种才能稳定存在。 2 ) 变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间总有些差异，这种现象 称为变异。变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。 3 ) 生存斗争和适者生存：自然选择来自繁殖过剩和生存斗争。由于弱肉强 食的生存斗争不断地进行，其结果是适者生存，具有适应性变异的个体被保 留下来，不具有适应性变异的个体技淘汰，通过一代代的生存环境的选择作 用，物种变异向着一个方向积累，于是性状逐渐和原先的祖先种不同，演变 为新的物种。这种自然选择过程是个长期的、缓漫的、连续的过程。 3 3 2 遗传算法的基本思想 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则 由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征 的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现 ( e p 基因型) 是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现。 因此，遗传算法在一开始就需要实现编码的工作。初代种群产生之后， 按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每 一代，根据问题域中个体适应度的大小来挑选个体，并借助于自然遗传学的 遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导 致种群像自然进化一样，后生代种群比前代更加适应于环境。末代种群中的 最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法采纳了自然进化模型，如选择、交叉、变异等。图3 - 2 表示了基 本遗传算法的过程。开始计算时，一定数目n 个个体( 父个体1 、父个体2 、父 个体3 、父个体4 ) 即种群随机地初始化，并计算每个个体的适应度函数， 这样第一代也即初始代就产生了。如果不满足优化准则，则再开始产生新一 代的计算。为了产生下一代，按照适应度选择个体，父代基因重组( 交叉) 而 产生子代。所有的子代按一定概率变异。然后子代的适应度又被重新计算， 子代被插入到种群中将父代取而代之，构成新的一代( 子个体l 、子个体2 、子 个体3 、子个体4 ) 。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。 3 3 3 遗传算法的基本操作 遗传算法包括三个基本操作：选择、交叉和变异。“o 1 ) 选择：是用来确定重组或交叉个体，以及被选个体将产生多少个子代 个体。首先是适应度的计算，然后是实际的选择，即按照适应度的大小进行 父代个体的选择。 2 ) 交叉或基因重组：基因重组是结合来自父代交配种群中的信息而产生 的新个体。 3 ) 变异：交叉之后予代经历的变异，实际上是子代基因按小概率扰动产 1 9 生的变化。遗传算法中，如果只考虑交叉操作来实现进化的机制，在多数情 况下是不够完整的，因为这相当于生物界近亲的繁殖对进化历程的影响。由 于算法中种群的个体数有限，经过若干代的交叉操作，将会出现源于一个较 好祖先的子个体逐渐充斥整个种群的现象，这样问题会过早收敛。所以这时 最后获得的个体不能代表问题的最优解。 为了避免问题过早收敛，有必要在进化过程中加入新的具有遗传基因的 个体，这就要效法自然界的生物变异。生物性状的变异实际上是控制该性状 的基因码发生了突变，这对于保持生物多样性是非常重要的。模仿生物变异 的遗传操作，对于遗传算法中基因码组成的个体种群，实现基因码的小概率 翻转，即达到变异的目的。 2 0 图3 2 遗传算法的过程 3 3 4 遗传算法的进化模式 图3 3 遗传算法进化模式示意图 图3 4 色彩浓淡表示图 遗传算法的进化模式如图3 3 所示。图中的圆圈代表搜索空间，搜索空 间中的矩形表示不同世代的种群。图中的每个矩形的面积相同，表示每个世 代的种群树相同。矩形中的色彩浓淡含义见图3 4 所示：种群的色彩浓淡表 示其个体的适应度的大小，色彩越浓表示其适应度越大，反之，色彩越淡表 示其适应度越小 图3 3 说明了遗传算法的进化模式。在搜索空间中，经过世代的演化，初 始种群逐渐演变为最优种群，其在高适应度上的增殖概率是按世代而递增。 3 3 5 遗传算法的步骤 遗传算法是具有“生成十检测”的迭代过程的搜索算法。它的基本处理 图3 - 5 遗传算法的流程图 由图可见，遗传算法是一种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为 对象。选择、交叉、变异构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其他传 统方法所没有的特性。 遗传算法中包含了的基本要素为：( 1 ) 参数编码；( 2 ) 初始群体的设定：( 3 ) 适应度函数的设计：( 4 ) 遗传操作设计；( 5 ) 控制参数设定( 主要是指群体大小 和使用遗传操作的概率等) 。 2 2 遗传算法的一般步骤为： 第1 步：随机产生初始种群，个体数目一定，每个个体表示为染色体的基 因编码； 第2 步：计算个体的适应度，并判断是否符合优化准则，若符合，输出最 佳个体及其代表的最优解，并结束计算；否则转向第3 步： 第3 步：依据适应度选择再生个体，适应度高的个体被选中的概率高，适 应度低的个体可能被淘汰； 第4 步：按照一定的交叉概率和交叉方法，生成新的个体； 第5 步：按照一定的变异概率和变异方法，生成新的个体； 第6 步：由交叉和变异产生新一代的种群，返回到第2 步。 遗传算法中的优化准则一般依据闯题的不同而有不同的确定方式。 3 3 6 遗传算法与传统算法的比较 传统的优化方法主要有三种：枚举法、启发式算法和搜索算法：“目 i ) 枚举法枚举出可行解集合内的所有可行解，以求出精确最优解。当 枚举空间比较大时，该方法的求孵效率比较低，有时甚至在目前先进计算工 具上无法求解。 2 ) 启发式算法寻求一种能产生可行解的启发式规则，以找到一个最优 解或近似最优解。该方法的求解效率比较高，但对每一个需求解问题必须找 出其特有的启发式规则，这个启发式规则一般无通用性，不适合于其他问题。 3 ) 搜索算法寻求一种搜索算法，该算法在可行解集合的一个子集内进 行搜索操作，以找到问题的最优解或者近似最优解。该方法虽然保证不了一 定能够得到问题的最优解，但若是当地利用一些启发知识，就可在近似解的 质量和效率上达到一种较好的平衡。 遗传算法用来在处理大规模问题时，寻求一种能以有限的代价来解决搜 索和优化的通用方法，在于它不同于传统的搜索和优化方法。 1 ) 自组织、自适应和自学习性( 智能性) 。应用遗产算法求解闯题时，在 编码方案、适应度函数及遗传算子确定后，算法将利用进化过程中获得的信 息自行组织搜索。由于基于自然的选择策略为“适者生存，不适应者被淘汰”， 因而适应度大的个体具有较高的生存概率。通常，适应度大的个体具有更适 应环境的基因结构，再通过基因重组和基因突变等遗传操作，就可能产生更 适应环境的后代。进化算法的这种自组织、自适应特征，使它同时具有能根 据环境变化来自动发现环境的特性和规律的能力。自然选择消除了算法设计 过程中的最大障碍，郎需要实现描述问题的全部特点，并要说明针对问题的 不同特点算法应采取的措施。因此，利用遗传算法的方法，我们可以解决那 些复杂的非结构化问题。 2 ) 遗传算法的本质并行性。遗传算法按并行方式搜索一个种群数目的点， 而不是单点。它的并行性表现在两个方面，一是遗传算法是内在并行的，即 遗传算法本身适合大规模并行。二是遗传算法的内含并行性。由于遗传算法 采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交 流信息。使用这种搜索方式，虽然每次只执行与种群规模n 成比例的计算，但 实质上已进行了大约o ( n 3 ) 次有效搜索，这就使遗传算法能以较少的计算获得 较大的收益。 3 ) 遗传算法不需要求导或其他辅助工具知识，而只需要影响搜索方向的 目标函数和相应的适应度函数。 4 ) 遗传算法强调概率转换规则，而不是确定的转化规则。 5 ) 遗传算法可以更加直接地应用。 6 ) 遗传算法对给定的问题，可以产生许多潜在解，最终选择可以由使用 者确定( 在某些特殊情况下，如多目标优化问题不止一个解存在，有一组最优 解。这种遗传算法对于确认可替代解集而言是特别合适的) 。 3 4 本章小节 本章建构了论文的理论框架，对快速人工智能反应进行介绍为本文样板 部分和生产管理部分都提供了共同的理论平台。同时对调度算法进行介绍， 为智能优化生产工序分配提供理论基础；对遗传算法的介绍，为设备排放和 工作地分配快速智能反应问题提供理论的基础。 第4 章基于人工智能的p a r i sb l u e s 牛仔裤样板库 的建立 4 1p a r i sb l u e s 牛仔裤款式分类 p a r i sb l u e s 牛仔裤款式多样化，个性化，同时p a r i sb l u e s 牛仔裤在 材料选择、造型设计、结构和加工手段上都有一定的规律，其程式化特征有 些明显。 p a r i sb l u e s 牛仔服的基本特征是采用双线、铆钉、y i ( 1 ( 金属拉链、纽扣， 以简单的五袋长裤为最基本、最经典的款式，即低腰，前袋月牙袋口，右侧 袋上有一硬币袋，双线辑门襟。前浪、后浪和后育克都为双压线。后口袋左 右两只，带有袋花。裤耳5 个；裤口三折。p a r i sb l u e s 牛仔裤大部分就是 在这个基本的款式上用后整理，创造出牛仔裤的不同效果、不同风格。p a r i s b l u e s 牛仔裤在各个部件的细节上不断进行款式的变化，在传统的牛仔服上 翻出时尚的花样，后口袋形状变化、裤口是否反折、腰带的运用、是否绣花 及其绣花位置的变化、裤口是否毛边、前口袋位置形状的稍微变化等等，进 行不断翻新。下图4 1 为p a r i sb l u e s 一经典款牛仔裤。 图4 - 1p a r i sb l u e s 一经典款牛仔裤 因此，p a r i sb l u e s 牛仔裤的款式分类比较简单，具体分类如下： l 按长度分为长裤、中裤、短裤； 2 按合体程度分为紧身裤和宽松裤( 即特大号裤) ； 3 按脚口形态分为喇叭裤、直筒裤和萝h 裤； 4 按后口袋形态分为贴袋和挖袋； 5 按前口袋形态分为普通弧型袋、斜插袋等。 4 2p a r i sb l u e s 牛仔裤典型款式样板制作过程 首先在样板制作前，先分析面料有哪些性能影响样板的绘制，需要对面 料进行测试，即面料在对应所要求水洗状况下的缩水率，再采用合理的打板 方法绘制出裁剪样板和工艺样板。根据测试结果做样衣。p a r i sb l u e s 对各 个工厂样衣的尺码要求是以具有代表性的、能上下兼顾中问尺寸为基准的， 各个加工厂根据中间尺码进行样衣样板制作，它需要掌握和灵活运用扎实的 基础知识和丰富的实践经验。样衣样板的正确与否直接影响到样衣的确认问 题，同时也直接影响到大货是否能够按交货期交货的问题，如果样衣不能得 到确认，将不能正常生产大货，造成的损失将特别严重。因此，应根据p a r i s b l u e s 牛仔裤的特点总结出打板的一些规律和方便操作的步骤。 p a r i sb l u e s 牛仔裤的目标群体是1 5 岁n 3 5 岁之间的女孩，穿中间号码7 码的模特的尺寸如下表： 单位腰围上臀围下臀围前浪后浪腿围膝围 i n c h3 21 23 63 8 83 4 1 23 42 21 6 c m8 2 5 59 1 4 49 6 5 22 2 2 33 2 3 95 5 8 8 4 0 6 4 p a r i sb l u e s 大多数牛仔裤膝盖以上都是紧身合体的风格，因此p a r i s b l u e s 大多数牛仔裤的规格与面料的厚度和面料的弹性有关。 但必须指明的是，测量腰围的位置不是在我们经常测量的腰围位置，而 是低于腰围的地方，即穿着p a r i sb l u e s 低腰牛仔裤时的腰围。因此p a r i s b l u e s 牛仔裤样板设计主要过程如下： ( 1 ) 立档高度的确定： 由于p a r i sb l u e s 牛仔裤为低腰型，因此在p a r i sb l u e s 牛仔裤加工厂制 作样板过程中，只能根据牛仔裤的规格进行制图，因此，对制板带来一定的 麻烦，如果在总结归纳出p a r i sb l u e s 牛仔裤的制作模板后，对样板的制作速 度和样板制作质量都带来很大的便利 立档高度的确定受下列因素的影响：前浪长度、后浪长度 1 根据前、后浪的长度，确定立档 高度 如图4 2 所示，以前浪底建立坐标系 x o y ，可以算出a 的坐标为( 4 5 7 ，0 ) ，设b 的坐标为( 4 5 7 ，p ) ，则c 的坐标为 ( 5 5 7 ，p + 1 5 2 4 ) 一 b c 的长度为：1 5 2 4 2 + 1 = 1 5 2 7 c m 因为前浪的长度为：2 2 2 3a m 所以弧o b 的长度为： 2 2 2 3 - 1 5 2 7 = 6 9 6c m 为了简化问题，可假设弧0 b 是抛物线的一部分，设此抛物线方程为 y = a x z + b x ，则可计算抛物线上的一段弧形0 b 的长度为6 9 6a m ，从而求得b 点的 纵坐标，从而确定立档的高度。 求出线段b c 所在直线的方程y = 嗽+ n ，把b ，c 两点的坐标分别代入方程，可 以求出m = 1 5 2 4 ，则直线方程为： y = 1 5 2 4 x + n( 4 1 ) 由作图过程可以知道，线段b c 是弧形o b 在b 点切线的一部分。抛物线y 的 导数y = 2 a x + b ，则抛物线在b 点切线方程为： y p = y ( x 。) ( x 一4 5 7 ) ， 即y p = ( 2 a 4 5 7 + b ) ( x 一4 s 7 ) y = ( 2 a x 4 5 7 + 5 ) x 一( 2 a x 4 5 7 + b ) 4 5 7 + p( 4 - 2 ) 2 7 由方程( 1 ) 和( 2 ) 应为同一个方程，因此： 2 a 4 5 7 + b = 1 5 2 4 9 1 4 a + b = 1 5 2 4 ( 4 3 ) 弧形o b 的长度为： 广， i + ( 2 a x + b ) 2 d x 【詈( 1 + 4 a 2 x 锄a b x + b 2 ) 秀r _ 6 9 6 ( 4 - 4 ) ( 1 + 4 5 7 2 4 a 2 十4 4 5 7 a b + b 2 ) j 3 一( 1 十b 2 ) i 3 = 1 0 4 4 由公式( 3 ) 和( 4 ) 可以算出：a = 3 1 4 ，b = - 1 3 4 6 因此抛物线为y = 3 1 4 x 2 - 1 3 4 6 x 则b 的纵坐标为p = 4 c m p a r i sb l u e s 牛仔裤前浪长度在2 0 9 6 2 2 2 3 c m ( 81 4 83 4 i n c h ) 之问，同时把前浪为2 0 9 6 c m 按照同样的方法计算，可以得出此时p = 3 9 c m 为了能简便样板制作，在立档高度根据前浪长度确定，如果前浪长度为 2 0 9 6 c m ，则立档为1 5 2 4 + 3 9 = 1 9 1 4 ，前浪长度为2 2 2 3 c m ，则立档为 1 5 2 4 + 4 = 1 9 2 4 c m 按照此立档绘图，从得出的样板可以测量出后浪长度在误差范围内，由 此可见，在样板制作中，这种方法可以应用。 ( 2 ) 样板生成与各细部的计算 p a r i sb l u e s 牛仔裤的打板方法相对比较固定。这里以一典型牛仔裤为 例，图4 3 样板图为p a r i sb l u e s 牛仔裤计算机设计提供样本生成的基本过程。 一后臀啮3 7 肆 中 线 后稚围 一 一厉* 口 图4 - 3p a r i sb l u e s 一牛仔裤样板图 1 ) 确定基准线。基准线类似数学中的坐标轴，坐标轴位置的确定直接影 响操作的繁简。基准线的合理制定能方便打板和修改并保证样板的准确性。 大多数基准线定位在纸样结构中有明显不同的分界处。在牛仔裤中常用基准 线是腰围线、臀围线、上档线、裤中线( 挺缝线) ，其中最常用的有上档线、 裤中线。 2 ) 确定前裤片的各个关键点，如侧缝线与腰围线的交点、前浪线与腰围 线的交点等。 3 ) 确定后裤片的各个关键点，如后浪与腰围线的交点、侧缝线与腰围线 的交点等 4 ) 用曲线拟合后腰围线、前浪弯线、后浪弯线、侧缝线和内长线。 5 ) 其他各点顺序依次连接。 样板图中，p a r i sb l u e s 牛仔裤为了从外观上取得更好的视觉效果，牛仔 裤左右两边的侧缝为人体侧面中间位置向前1i n c h 。因此，各个部位计算公 式如下： 前上臀围= 上臀围4 屯5 4后上臀围= 上臀围4 + 2 5 4 前臀围= 臀围4 2 5 4后臀围= 臀围4 + 2 5 4 立档= 臀围到腰围距离4 - 3 9 4 前档宽- - - - 0 0 5 臀围后档宽- - - - 0 i i * 臀围 前膝围= 膝围2 - 2 5 4后膝围= 膝围2 + 2 5 4 前裤口= 裤d 2 - 2 5 4后裤口= 裤d 2 + 2 6 4 关于p a r i sb l u e s 牛仔裤合体性的判断是有p a r i sb l u e s 总公司通过人体 模特试穿得到因此在本论文中不加阐述，但我们的主要任务是根据p a r i s b l u e s 总公司对样板的批注，研究样板的修改。 4 3 智能化样板的生成思路 智能化样板生成是应用人工智能的推理技术，通过建立数据库、逻辑推 理等方法设计衣片。数据库技术是计算机应用技术中一个重要的部分，对于 大量的数据，使用数据库来储存比通过文件来存储有更高的效率。 知识根据使用范围不同可分为两类：共性知识具有一般性，个性知识只适 用于具体的问题。p a r i sb l u e s 牛仔裤样本系统可以根据它们的共性和特性建 立样板库。将样板师的经验总结为推理机制和计算方法作为规则建立数据库。 计算机将根据用户所选的结构特征查找数据库，使用规则和数据进行一系列 的推断，最终生成合理的服装样板。这样对操作者经验的要求就会降低，同 时又能迅速生成样板，提高工作效率 p a r i sb l u e 牛仔裤样板系统通过数据库管理大量的现有p a r i sb l u e s 牛 仔裤样板，使p a r i sb l u e s 牛仔裤加工厂节约更多的时间，因为p a r i sb l u e s 牛仔裤的规格较为固定，因此加工厂从样板库中找到所需的基础样板，并且 根据p a r i sb l u e s 公司对样衣试穿的反馈意见，修改样板。 p a r i sb l u e s 牛仔裤样板库的样板是用a u t o c a d 锟j 作而成。p a r i sb l u e s 牛仔裤一些简单的特征，如：前片有两个口袋，牛仔裤侧缝在人体侧缝处向前 移1 英寸；后片有两个贴袋，和针对这些规则的样板处理方法就组成一个小的 数据库。操作者首先要根据自己的需求进行p a r i sb l u e s 牛仔裤款式的选择， 3 0 当用户输入各个部位尺寸后，样板系统根据需要从样板库中调出最适 合的样板，然后对该样板进行修改，自动生成需要的样板。p a r i s b l u e s 牛仔裤智能化样板设计是p a r i sb l u e s 牛仔裤定制生产快速智能反应研 究的一个重要方面。 4 4p a r i sb l u e s 牛仔裤基本纸样库的建立 根据p a r i sb l u e s 牛仔裤的规格变化不大，经典款式样板相对固定，因此 实现智能化样板设计较容易。在进行智能样板设计时，还要建立各种p a r i s b l u e s 牛仔裤经典款式的样本库，如后贴袋典型花型的样板设计、前浪常用的 两种缝制工艺样板设计、耳仔常用的三种缝制工艺的样板设计等等。样本库 建立得越完善，款式描述就越清楚，快速生成就越容易。因此寻找p a r i sb l u e s 牛仔裤各种款式之间的共性是解决问题的关键。 p a r i sb l u e s 牛仔裤智能化纸样研究并不是一个专门的牛仔