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数字化服装设计系统 款式生成模块更优化研究 摘要 数字化技术正渗透各行各业，服装c 觥a m 的运用体现了数字化对服装 行业的直接影响。服装设计作为服装行业的主导环节也开始接纳数字化技术的导 入，但现有的服装设计软件大多为服装c a d 系统的子系统，其设计方法主要是 以鼠标来代替画笔或用图形处理软件处理服装照片，缺乏专业优势，实用性较差。 针对目前大多数服装设计软件以单纯的款式痒罗列、交互式绘图功能为核心 带来的弊端，我们提出了数字化服装设计系统。该系统以服装风格为基础，面向 非服装设计专业f 悖用户可根据用户对服装的风格、面料、色彩等方面的要求自 动生成服装款式，并可进行风格更改、部件增减、移动和部件大小修改等诵攘。 然而该系统的款式生成模块的功能还需要不断完善。 本文针对系统的款式生成模块的完善做了以下研究工作： l 、 研究了遗传算法在服装款式生成中的运用： ( 1 ) 对服装部件进行了2 进制编码 ( 2 ) 找到了通过人机交互取得适应度函数的方法，建立了适应度函数的计算 公式 ( 3 ) 通过实验确定了运用遗传算法的参数 为系统实现智能化、风格化的服装款式生成作了理论上的准备。 在具体的运用遗传算法生成服装廓型的过程中： ( 1 ) 设计了运用遗传算法得到服装廓型的工作流程 ( 2 ) 设计了服装廓型生成子模块的实现功能以及所有界面 最终实现了交互式遗传算法在款式生成系统中的运用，得到了实用性和艺术 性皆备的服装款式。 2 、 研究了服装细节元素的编辑功能： ( 1 ) 对服装的细节元素行了数字化定义，实现了计算机对细节元素的类型识 别和鞫形识别，为细节元素在服装款式上的自动替换和手动替换徽n 隹备。 ( 2 ) 设计了细节元素编辑的目标功能，增加了细节元素的自动替换功能使系 统的智畿化得到提升并。 ( 3 ) 完善r 细节元素的手动编辑功能，使用户对种类繁多运朋灵活的细节元 素能够自由编辑。 最终实现r 细节元素的自动和手动的编辑，使细节，素编辑模块的功能得到 完善。 本文的刨薪之处在于： l 、 使款式生成真正实现风格化和智能化 原系统中将部件运用排列组合的方法产生新的服装款式，英结果是产牛一些 没有实用性、艺术性的甚至是古怪的服装款式。但交互式遗传算法的运用，在接 从用户处得到对服装款式的评价，通过系统的自学习功能生成符合用广t 风格的兼 具实用性和艺术性的服装款式，使款式生成真正实现i ：r 风格化和智能化。 2 、 使细节元素的编辑功能得到提升 细节元素种类繁多，在服装上出现的部位灵活。通过对细节元索的数字化 定义实现了细节冗素的自动替换，这在原来f g 系统中是没有的，这也是对于整个 系统的智能化的提s i 。同时我们加入了对细节元素的手动编辑，使用户能娃自由 的对整个的细节元素进行编辑。 关键词 智能化，部件拼接，人机交互，遗传算法，数据库，细节元素编辑 t h es t u d yo fo p t i m i z a t i o no fs t y l ec r e a t em o d u l e o f d i g i t a l f a s h i o nd e s i g ns y s t e m a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fd i g i t a l i z a t i o no ft h es o c i e t y , f a s h i o n f i e l db e g i n st oa c c e p td i g i t a lt e c h n o l o g y f a s h i o nd e s i g nd i g i t a l i z a t i o n a f f e c t st h ed e v e l o p m e n to ft h ew h o l e g a r m e n ti n d u s t r yd i r e c t l y i t i n v o l v e st h ed e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fd e s i g n i n gs o f t w a r ew h i c h s t i l lh a v e n tg o te n o u g ha t t e n t i o n n o w a d a y s ，m o s to ft h ef a s h i o nd e s i g n s o f t w a r ei sp a r t so ft h eg a r m e n tc a d s y s t e m , t h ed e s i g n i n gm e t h o do f w h i c hi su s i n gm o u s ei nd r a w i n gi n s t e a do fp e n c i l so rp a i n t i n gb r u s h e s ， o ru s 抽gg r a p h i cd e s i g ns o f t w a r et od e a lw i t hf a s h i o np i c t u r e s t h i sk i n d o fs o f t w a r ei sl a c ko fs p e c i a ls u p e f i o f i 锣a n dp r a c t i c a b i l i t y t h ed i g i t a lf a s h i o nd e s i g ns y s t e mi sa i m i n ga tt h eb l i n ds p o t o ft h s h i o nd e s i g ns o f t w a r e i tb r e a k s t h r o u g ht h et b r n m l a r yo ft h e s o l h v a r ew h i c hi sb a s e d0 1 1g r a p h i cd e s i g ns o f t w a r ew t ha b u n d a n t d a t a b a s e o nb a s e o ff a s h i o ns t y l e ，t h e s y s t e mc a nc r e a t ec l o t h e s a u t o m a t i c a l l yw i t hak i n do f t h i n k i n g a b i l i t y i th a sn or e q u i r e m e n to n u s e r ss p e c i a l i z a t i o n , b u tc a nm o d i f yc l o t h e sa c c o r d i n gt ol l s c r sn e e d s w i t h0 1 1 1 f t l i 也e rr e s e a r c h o i tt h es y s t e mw ea p p l i e dt h e i n t e r a c t i v eg e n e t i ca l g o r i t h mt h e o r yt op a r t sr e c o m b i n a t i o ns y s t e m w e e n a b l et h ec o s t u m e ri n t e r a c tw i t ht h ec o m p u t e rt oe s t a b l i s ht h ef i t n e s s v a l u es ot h a tt h ec o m p u t e rc a nd e c i d et h ed e s i g ni sg o o do rn o t i nt h i s w a yt h es y s t e mc a np r o v i d eg o o dd e s i g nw h i c hm e e tt h en e e do ft h e c o n s u m e r a n o t h e rd e v e l o p m e n ti sw ei m p r o v e dt h ea c c e s s o r ye d i t m o d u l e a si sk n o w nt oa l lt h ea c c e s s o r i e sh a v el o t so fc h a n g e sa n dt h c i r p o s i t i o n so nad e s i g n 甜ea l s ov e r yd i v e r s e w i t ho u ro p t i m i z a t i o nt h e s y s t e mo p e r a t o rc a ne d i tt h ea c c e s s o r i e sf r e e l ya sw ee n a b l eb o t ht h e s y s t e ma n d t h eo p e r a t o rt oe d i tt h ea c c e s s o r i e s n a m e ：z h a n gr i l i n g ( f a s h i o nd e s i g n ) s u p e r v i s e db y ：p r o f e s s o rl i ux i a o g a n g k e yw o r d s ：s i l h o u e r e ，i n t e l l i g e n td e s i g n , d a t a b a s e ，i n t e r a c t i v eg e n e t i c a i g o r i t h m , a c c e s s o r ye l e m e n t 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，足本 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已经发表或撰写过的作品及成果的 内容。论文为奉人亲自撰写，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：善彳晗 l 期：2 0 0 5 年1 月1 0 目 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 有关部门或机构送变论史的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可 i = 将奉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 。编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本版权书。 本学位论文屈于 小保密口。 学位论文怍者笸名：卡呷铆令 指导教女i 签名： 口期：2 0 0 5 年】月1 0 曰日期：2 0 0 5 年1 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 引言 随着数字化进程的深入，传统的服装企业的非数字化生产加工已很不适应当 今时代的要求，服装c a d c a m 被越来越多的服装企业运用到生产中。然而相 对于服装c a d 系统在打版、放码、排料等方面发展的日趋成熟，服装c a d 系 统的设计模块还仅仅是一个点缀性质大于使用性质的附属品，这和我们所希望的 服装数字化一体化发展是不相协调的。 数字化服装设计系统针对这一现象，提出了开发以智能化风格化为软件特色 的计算机辅助服装设计系统。经过3 年多的研究，数字化服装设计系统通过了上 海市教委专家组的验收，初步实现了智能化风格化的计算机辅助服装设计系统。 该系统的目标使用者是服装设计的非专业人士，在设计思路中结合服装设计本身 的专业特色，突破了以往的以齐全的设计资料库为核心的类似于平面软件的服装 设计系统，是具有一定所渭“思考”的能力服装设计系统，大大提高了设计的自 主性。 在数字化服装设计系统中我们用数学函数模拟服装造型曲线来完成服装零 部件的数字化，为我们进行的智能化款式自动生成和计算机自主设计建立了基 础。同时我们研究了服装的风格，服装零部件拆分组合的方法，并对服装各部件 的完美拼接，花边、拉链、抽褶等装饰物的添加和智能变化进行了开创性的研究。 我们尝试理论与实践的结合在理论上建立数字化服装设计的体系框架，为服 装设计软件的合理深入开发提供了设计思路和依据；在实践上尝试开发服装设计 软件，用实践检验理沦，将理论实际化，技术市场化。 在具体的服装款式生成模块中我们采用了部件拼接的方法，通过服装部件的 排列组合得到新的服装款式。在实际的软件运用中我们发现了使用排列组合方法 带来的种种弊端。由于计算机没有被赋予判断款式好坏的标准，因此系统会产生 一些没有实用性没有艺术性甚至是怪异的服装款式。另外在系统的细节元素调整 模块，由于服装设计中的细节元素变化灵活种类丰富，对这些元素的编辑也需要 进一步的改进，而以上就将问题的焦点集中到了款式生成模块上。 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 对于这个独创性的设计系统，我们希望在研究探索的过程中，使其更富实际 操作性，更为人性化，更符合使用者的思维逻辑，为其最终投放市场做好充分的 准备。因此我们需要对该系统进行不断的升级。为了解决存在的题我们提出了对 款式生成模块的升级款式生成模块的更优化。 在具体的模块升级中如何延续系统智能化风格化的特色，如何赋予计算机判 断服装款式实用性和艺术性的标准，如何使对细节元素的编辑既具智能性的特点 又能让用户随心所欲的编辑，这些问题成为我们对模块升级的切入点。 数宁化服装设计系统款式生成模块亚优化研究 第一章数字化服装设计系统概述 1 1 数字化服装设计系统提出背景 数字化是当今世界经济和社会发展的大趋势，传统的服装企业非数字化生产 加工发展已很不适应当今时代的要求，数字化技术的导入势在必行。服装数字化 的产物服装c a d c a m 作为现代化高科技设计、生产的工具，以其低技能 的操作和快速的反应能力，已逐渐被企业所接受，成为现代服装企业的必备。近 几年来，服装c a d 系统在打版、放码、排料等方面的发展日趋成熟，并在服装 生产过程中得到广泛的应用，解决了服装生产中的瓶颈问题，大大提高了服装生 产的速度与精度。但是，服装设计的数字化发展至今还未受到应有的重视，在服 装款式设计方面，c a d 系统并没有取得同样显著的应用效果，现在的一一些软件多 为服装c a d 系统的一个点缀性质大于使用性质的附属品，这和我们所希望的服 装数字化一体化发展是不相协调的。现有的这些作为附属品的款式设计软件并没 有自身的专业优势，而只是以鼠标代替画笔完成传统设计过程，用这种方式来实 现电脑效果图的工作模式并不太理想，其有限的功能很容易被通用的图形设计软 件所实现。这种缺乏交互的非智能性设计系统一定程度上阻碍了c a d 技术在服装 款式设计上的进一步应用。为了适应市场的快速变化，同时稳定企业的品牌风格 形象，服装企业对面向非专业用户的智能化服装款式设计提出了要求。 服装设计数字化课题的研究就是针对如何在服装设计系统的设计思路中结 合服装设计本身的专业特色，在软件设计思路上突破以往的设计资料库齐全的平 面设计软件为核心的服装设计，而是具有一定所谓“思考”的能力，从而提高设 计的自主性。整个设计系统以非服装设计专业人士作为用户群，在系统的功能卜 突出风格化与智能化两个方面，为服装设计的数字化实现开辟了一条新的道路。 1 2 数字化服装设计系统介绍 数字化服装设计系统属于上海市教委重点学科项目，经过东华大学服装学院 和信息学院的教授和学生的通力合作，历时三年多，从最初的构想到今天的一个 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 实用系统的产生它的整个开发过程是庞大的。 1 2 1 数字化服装设计系统的功能实现介绍 1 、设计系统的风格化体现 根据目前市场上的服装风格种类，项目组制定了八大服装风格使用者在使用 本系统时首先必须对服装的风格进行选择。根据用户的风格选择系统会自动产生 满足用户指定风格的服装款式。 2 、设计系统的智能化体现 系统会自动产生满足用户指定风格的服装款式，同时如果用户对系统自动生 成的服装款式不满意，也可以和系统进行人机交互以产生使用户满意的服装款 式。 1 2 2 系统的工作流程介绍 l 新下装i l 、_ j 图12 2 - l 系统的工作原理 系统的工作流程如图1 2 2 1 所示。用户选择自己所需要的服装的风格，系 统会根据用户的选择风格按照上装和下装两大类从数据库中选择服装的部件，将 它们进行排列组合从而产生新的服装款式。 1 ，3 对系统优化的思考 数宁化服装设汁系统款式生成模块更优化研究 在整个系统中，原创性的东西很多。比如：在整体的系统构思上，本系统突 出的是风格化和智能化的服装设计系统，这在以前是没有过的；在整个系统的功 能实现上也有很多十分具有创意的东西，比如：为了数据库的建立所设计的一个 款式录入系统；为了实现智能拼接建立的服装部件的数字化定义；服装细部元素 替换；面料填充系统中的实物面料按比例填充等。 在系统已经初具雏形的基础上，作为项目组的成员，本着研究探索的精神，我 从另一个角度对系统的不足之处进行了番思考，认为本系统的款式生成模块还 可以进一步的改善。 目前本系统的款式生成模块存在以下问题： 1 、缺少款式过滤体系 设计行为的奉生是一个无限创意的过程。人类区别于机器的地方在于他的灵 活的判断能力。本系统采用的是排列组合的服装部件拼接模式，那么在计算机实 现服装设计的智能化的同时无法实现对生成款式美观和实用性的判断，因此会产 生很多不实用或者很奇怪的款式出来( 如图1 2 3 1 不实用的服装款式图所示) 。 在此，笔者想提出一个款式过滤体系的概念。有了这个体系，系统自动生成的款 式将兼具美观性和实用性，将减少或不会出现无用的服装款式。 如图1 2 3 1 不实用的服装款式图 2 、无法体现用户的设计风格 设计行为的本身也是设计师个人风格的体现，虽然系统已经按照服装风格产 生服装款式，但这样的风格界定是无法满足灵活的设计行为的需要的。如何产生 体现设计师风格的美观实用的款式是需要解决的问题。 3 、运算量过于庞大 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 众所周知，计算机擅长运算，但过于庞大的运算量不仅加重计算机的负担， 也会降低软件的质量。一个好的软件要有自身的特色，要有人性化的设计，它的 运算速度也是十分重要的。用户执行一个操作要等上半天，这样的情况不是我们 想看到的。在目前这个体系中，拿经典风格的服装作例子：领子2 0 款，袖子2 0 款，衣身2 0 款，裤腰1 0 款，裙腰1 0 款，裤子1 0 款，裙子l o 款。暂且不论服 装上的配饰( 花边、口袋、结构线、分割线等的添加将会带来更多的款式，也意 味着更大的计算量) 和3 0 种的面料填充增加的款式。那么系统将产生 2 0 2 0 2 0 1 0 1 0 1 0 种的款式可能，这无疑将增加计算机的工作量，影响软件的 质量。 6 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 第二章更优化服装款式生成探究 如何生成合理的、符合一定审美的服装款式；如何让数字化服装款式系统产 生满足用户需要的、带有用户个人风格的服装款式。系统能够实现以上两点，才 是真正体现了智能化和风格化。 2 1 智能型数字化服装款式设计系统的发展 根据目前服装设计系统存在的种种问题，很多国内外专家针对服装款式设计 智能化和数字化实现做了很多的研究。 1 、运用遗传算法进行款式辅助设计 日本的中西( n a k a n i s h i ) 利用遗传编程( g p ) 技术开发了款式辅助设计系 统“”，将款式的一系列相关尺寸编码为染色体，系统根据用户的选择来进化 款式。但由于在编码中未考虑款式设计领域的相关知识，使其生成的大多数 款式均不实用。 2 、运用交互式遗传算法进行服装款式设计 韩国的h e e s uk i m 和s u n g b a ec h o ，在他们的“a p p l i c a t i o no fi n t e r a c t i v e g e n e t i ca l g o r i t h m t o f a s h i o nd e s i g n ”6 的论文中提出了交互式遗传算法( 1 g a ) ， 即通过与用户的交互获得适合度函数，从而解决款式适合度的评价问题。整 个系统存在的问题如下： ( 1 ) 系统的丌发者对于服装设计的专业知识缺乏了解，生成的服装款式缺少实 用性，在美观性方面也有很大的欠缺。 ( 2 ) 由于用来进行服装款式拼接的服装部件是假三维的，而在实际的服装生产 中运用的通常是服装款式的平面图，因此该软件产生的服装款式缺少实用 性。 ( 3 ) 接以后生成的服装款式无法进行细部修改， 换句话说该系统产生的仅仅是服装的廓型， 并无任何细节元素和装饰元素。如图2 卜1 如幽2 1 一l 系统产生的服装款式m ， 数宁化服装设计系统款式生成模块更优化研究 所示“”，系统产生的服装款式比较呆板，缺少美观性和艺术性。 2 2 数字化服装设计系统款式生成模块目标功能 从专业的服装设计知识分析，服装款式的组成主要有两大块，首先是服装的 整个外部廓型，其次是服装上的细节元素。同理，系统生成服装款式的过程也可 以按照这样的步骤。首先选择组成款式的部件，进行智能拼接，得到服装款式的 廓型。第二步，用户在满意的服装廓型上编辑细节元素。最后得到满意的服装款 式图。 2 3 款式生成模块目标功能解决方案 2 ，3 1 服装廓型生成分析 l 、生成廓型的方法 将服装款式分上下装，分别对上装和下装进行部件拆分，得到部件数据库， 然后由系统调用数据库中的部件，重新拼接得到新的服装款式。 2 、优化拼接 ( 1 ) 要优化廓型拼接必须要解决以下的问题： 如何从款式部件库中选择适当的款式部件? 如何进行智能化的部件拼接? 如何使得生成的款式符合用户对风格取向、美观性和实用性的要求? ( 2 ) 解决拼接问题的方法目前有： 排列组合拼接法 原来的系统中采用的是排列组合的方法，由于计算机对生成的款式是没有判 断好坏的能力，因此也就出现了很多没有意义的服装款式。其存在的问题如下： a 、款式生成无法体现智能化 b 、生成款式无法对应风格化 c 、系统运算量过大导致运行速度缓慢 事先制订拼接规则的方法 从服装设计的知识出发，研究部件与部件之间的拼接规则从而限制一些没有 意义的拼接的出现。这似乎是一个十分理想的拼接方法。但是从设计学的理论的 数声化服装设计系统款式生成模块更优化研究 角度来分析。设计本身就是一个主观的创造过程。正是因为它的创造性才会有这 么多纷繁复杂的设计作品的诞生。由于设计作品具有复杂性和多样性使得寻找部 件拼接规则相当的困难。项目组也曾经花费了很多的精力去研究但还是无法得到 一套完整的行之有效的拼接规则。 交互式遗传算法 根据对优化廓型拼接必须要解决的问题来分析不难发现这是一个典型的优 化算法的问题，而遗传算法作为一个全局优化算法，在解决这样的问题上存在有 一定的优势： a 、运用部件拼接生成服装廓形的前提是要选择合适的部件，遗传算法对于这样 的优化组合的问题具有独特的优越性。遗传算法具有自组织、自适应和自学习性， 当系统给出部件的判断标准后，运用遗传算法可以对部件进行过滤，使得最后参 与廓型拼接的部件是满足优化条件的，从而保证得到的廓型是用户满意的廓型。 b 、服装的廓型是设计的结果，设计的本身是创造性思维的产物，它充满了变化， 其表现的形式是多种多样的，因此很难用数学中的函数式来描述服装的廓型。在 使用计算机实现部件的优化拼接时，如果运用一般的算法不仅需要利用描述廓型 的函数还需要描述廓型函数的导数等其他一些辅助信息才能确定如何进行优化 拼接，但由于无法定义千变万化的服装廓型的函数，因此运用一般的方法是无法 实现的。遗传算法可以直接以服装的部件作为搜索信息，根据优化条件进行部件 的过滤，最后得到合适的服装廓型。 c 、廓型的生成过程是从建立起来的款式数据库中挑选部件优化组合出合适的服 装款式的过程。因此它属于一个组合优化的过程并伴随着大规模的数据处理过 程。按照模块原先的t 作原理排列组合，拿一个风格的上装为例，数据库里 分别搜集了2 0 款领予、衣袖、衣片，排列组合的结果是：2 0 * 2 0 * 2 0 ，将有8 0 0 0 种可能的款式出现。如果用枚举法很难甚至不可能求出最美观实用、符合用户需 要的款式来。而遗传算法通过运用给出的优化条件使计算机对廓型进行过滤，生 成符合用户喜好的服装廓型。 ( 3 ) 得出结论 运用交互式遗传算法解决廓型生成问题 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 2 ，3 2 细节元素的编辑 l 、细节元素分类 从专业的服装设计角度，我们把服装上的细节元素归纳总结为以下几方面： 省道、分割线、口袋线、拉链线、花边线、抽褶、橡筋、蝴蝶结、装饰条、纽扣 线、腰带线、饰物线。 2 、细节元素编辑分析 细节元素种类繁多，在服装上出现的位置活跃。除了在原本的设计部位进行细节 元素的同类替换外，细节元素还可出现在服装的另外一些部位。例如，如图2 3 2 1 所示一款服装款式图原来的袖口有花边作为装饰，而领口没有，用户也可以在领 口添加花边装饰。因此仅仅在原来的部位实现细节部位的替换在功能上是不够 的。 瓣筘 图2 3 。2 1 细节部位的编辑 3 、细节部位功能设计 ( 1 ) 在原来就有细节部位设计元素的地方实现同类细节元素的替换 系统自动从数据库中调出同类别的细节元素库，在原来的服装款式上， 将原来的细节元素替换成新的细节元素，按照用户的要求不断出现新的款式 图。如图2 3 2 2 所示，原来的服装款式上的袖口花边被替换成新的。 饕祭辫 图2 32 2 袖口花边的替换 数字化月鹾装设汁系统款式生成模块更优化研究 ( 2 ) 用户需要添加细节部位设计元素的地方添加设计元素并可进行同类细节元 素的替换 在原本没有细节元素的地方，如果用户想添加细节元素，那么也可以自 由的添加，同时系统可以调用数据库中的同类细节元素进行自动的替换。如 图2 3 2 3 所示，原来的服装款式图上没有省道，用户可以自由添加。 黪餐簿 幽2 32 3 省道的添加 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 第三章廓型生成模块功能实现 我们将服装款式的生成划分为廓型的生成和细节部位的调整。在第二章中我 们已经对所需实现的功能进行了阐述。第三章中我们探讨服装廓型的优化生成。 3 1 廓型生成需要解决的问题 1 、如何从款式部件库中选择适当的款式部件? 2 、如何进行智能化的部件拼接? 3 、如何使得生成的款式符合用户对风格取向、美观性和实用性的要求? 根据以上问题的分析，不难发现这是一个典型的优化算法的问题。在第二章里也 分析了使用交互式遗传算法的优势。因此，在解决廓型生成的优化问题时，我们 选用遗传算法。 3 2 遗传算法介绍 1 、遗传算法的生物学和遗传学基础 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，现代的生物是从长期的进化过程中发展起来的。达尔文( 1 8 5 8 年) 用自然 选择学说( n a t u r es e l e c t i o n ) 来解释物种的起源和生物的进化，该学说是一种 被人们广泛接受的生物进化学说。自然选择学说( n a t u r es e l e c t i o n ) ，包括了 三个方面： ( 1 ) 遗传( h e r e d i t y ) 这是物种稳定存在的原因。亲代将生物信息交给子代， 子代按照所得的信息而发育、分化，因此子代总是和亲代具有相同或相似的性 状。 ( 2 ) 变异( v a r i a t i o n )亲代和子代之间以及予代的不同个体之间总有些差异， 这种现象我们称为变异。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 ) 牛存斗争和适者生存。自然选择来自繁殖过剩和生存斗争。由于弱肉强食 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 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被淘汰，通过代代的生存环境的选择作用，物 种变异被定向的朝着一个方向积累，于是性状逐渐和原始的祖先种不同，演变 为新的物种。这种自然选择过程是一个长期的、缓慢的、连续的过程。 生物进化的奇异本领是值得仿效的。j 下因如此，1 9 6 2 年，美国m i c h i g a n ( 密 执安) 大学的心理学教授和电工及计算机科学教授j o h nh h o l l a n d 和他的同事、 学生研究出一种叫遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ，简称g a ) 的搜索算法，其目的 是解释自然的自适应过程及设计一个体现自然界机理的软件系统。g a 的数学框 架是6 0 年代末形成的并且在1 9 7 5 年h o l l a n d 的专著中予以介绍。随后g a 丌始 吸引大量的研究者和探索者使得这一理论得到不断的扩充和完善。 2 、遗传算法的指导思想 遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。 它的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律，是具有“生存+ 检测”的迭代 过程的搜索算法。它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组 编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的 方向。 3 、遗传算法的基本操作 遗传算法的操作对象是代表问题可能潜在解集的一个种群( p o p u l m i o n ) 。所 谓种群是指染色体带有特征的个体的集合，该集合内个体数称为群体的大小，有 时个体的集合也成为个体群。一个种群则由经过基因( g e n e ) 编码( c o d i n g ) 的 一定数目的个体( i n d i v i d u a l ) 组成。每个个体实际上是染色体( c h r o m o s o m e ) 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( 即基因型) 是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现。因此在 一丌始我们需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。仿造基因型的编码很 复杂，我们往往进行简化，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存的 原则和优胜烈汰的原理，逐代( g e n e r a t i o n ) 演化产生出越来越好的近似解。在 每一代，根据问题域中个体的适应度( f i t n e s s ) 大小挑选( s e l e c t i o n ) 个体，并 借助于自然遗传学的遗传算子( g e n e t i co p e r a t o r s ) 进行组合交叉( c r o s s o v e r ) 和 变异( m u t a t i o n ) 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 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 一样的后生代种群比前生代种群更加适应于环境，末代种群的摄优个体经过解码 ( d e c o d i n g ) ，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、迁移等。如图( 3 2 1 1 ) 表示了遗传算法的过程。计算开始时，一定数目的n 个个体( 父个体l 、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( 适应度函数是指为了体现染色体的适应能力，引入的对问题中的每一 个染色体都能进行度量的函数。通过适应度函数来决定染色体的优、劣程度，它 体现了自然进化中的优胜劣汰原则。对优化问题，适应度函数就是目标函数) ， 第一代也即初始代就产生了如果不满足优化准则，开始产生新一代的计算。为 了产生新一代，按照适应度函数选择个体，父代要求基因重组( 交叉) 而产生子 代。所有子代按照一定概率变异。然后子代的适应度将被重新计算，子代被插入 到种群中父代取而代之，构成新的一代( 子个体1 、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。 图3 2 1 遗传算法的过程 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 简单遗传算法的遗传操作主要有三种：选择( s e l e c t i o n ) 、交叉( c r o s s o v e r ) 、变异 f m u t a t i o n ) 。改进的遗传算法大量扩充了遗传操作，以达到更高的效率。 ( 1 ) 选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值所度量的优、劣程度决定 它在下一代是被淘汰还是被遗传。一般地说，选择将使适应度较大( 优良) 个体有 较大的存在机会，而适应度较小( 低劣) 的个体继续存在的机会也较小。简单遗 传算法采用赌轮选择机制，令f i 表示群体的适应度值之总和，f i 表示种群中第 i 个染色体的适应度值，它产生后代的能力正好为其适应度值所占份额6 f i 。 ( 2 ) 交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体p 1 和p 2 作为父母个体，将两 者的部分码值进行交换。假设有如下八位长的二个体： 田亚亚圈鲴n 匝亚匝皿p 2 产生一个在l 到7 之问的随机数c ，假如现在产生的是3 ，将p 1 和p 2 的低三位 交换：p 1 的高五位与p 2 的低三位组成数串1 0 0 0 1 0 0 1 ，这就是p 1 和p 2 的一个 后代q 1 个体；p 2 的高五位与p 1 的低三位组成数串1 1 0 1 1 1 1 0 ，这就是p 1 和p 2 的一个后代q 2 个体。其交换过程如下图3 2 2 所示： 匦亚匝皿阶 匦咂匝匝刚 匦亚瓯嘲 匝亚匝卿 图3 2 2 交叉示意图“1 ( 3 ) 变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。我们先以最简单的 二进制编码表示方式来说明，二进制编码表示的每一个位置的数码只有0 与1 这两个可能，比如有如下二进制编码表示： 匦咽亚回 其码长为8 ，随机产生一个l 至8 之问的数k ，假如现在k = 5 ，对从右往左 的第5 位进行变异操作，将原来的0 变为1 ，得到如下数码串( 红色的数字1 是 被变异操作后出现的) ： 哑回亟唾坷 二迸制编码表示时的简单变异操作是将0 与1 互换：o 变异为1 ，l 变异为0 。 ( 4 ) 控制参数 并不是所有被选择了的染色体都要进行交叉操作和变异操作，而是以一定的 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 概率进行，一般在程序设计中交叉发生的概率要比变异发生的概率选取得大若干 个数量级，交叉概率取0 6 至o 9 5 之间的值；变异概率取0 0 0 1 至0 o l 之间的值。 4 、遗传算法的流程 遗传算法的工作流程见图3 2 3 所示。遗传算法类似于自然进化，通过作用于 染色体上的基因寻找好的染色体来求解闽题。与自然界相似，遗传算法对求解问 题的本身一无所知，它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价，并基 于适应值来选择染色体，使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。在遗传算法中， 通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，即染色体，形成初始群体；通 过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的 个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下代新的种群。对这个新 种群进行下一轮进化。这就是遗传算法的基本原理。 下面就是遗传算法思想： ( 1 ) 初始化群体； ( 2 ) 计算群体上每个个体的适应度值； ( 3 ) 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体； ( 4 ) 按概率p c 进行交叉操作； ( 5 ) 按概率p c 进行突变操作； ( 6 ) 没有满足某种停止条件，则转第( 2 ) 步，否则进入( 7 ) 。 ( 7 ) 输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。 程序的停止条件最简单的有如下二种：完成了预先给定的进化代数则停止； 种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有 改进时停止。 攀谰齄j 瑷i i ! 适笺塑! 塑塾。0 麓覆漂藩- ，y e s t 枣算个律 n 0 选择- 交叉r 变异 倒3 2 3 遗传算法的流挥 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 3 3 遗传算法在廓型生成中的运用 3 3 1 数据库的建立 l 、基本数据的搜集 ( 1 )装风格的分类 数字化服装设计系统的特点之一就是风格化。项目组根据专业的服装设计知 识，结合目前市场上的服装产品，经过专家的指导，定义了八种服装风格，它们 分别是： 优雅风格 具有较强女性特征，讲究细部，强调精致，做工考究，注重细节，装饰 较女性化，兼具时尚感，较成熟，外观与品质较华丽的服装风格。 经典风格 具有传统服装的特点，相对较成熟的，适合大多数中年女性和相对保守 的青年女性穿着，能被大多数女性所接受，平实、朴素、个性化特征不强烈， 时尚感稍弱，但适应面广，讲究穿着品质的服装风格。 中性风格 削弱女性特征，借鉴男装设计元素，以潇洒、利落的效果为主，有一定 的时尚度、外观硬朗两较有品位的服装风格。 休闲风格 以穿着的轻松、随意、舒适为主，年龄层跨度较大，适应多阶层的消闲、 会友、外出、购物等日常活动的穿着，使着装者具有亲和力的服装j x l 格。 轻快风格 轻松、明快，适应年轻女性日常穿着，具有朝气和活力，活泼可爱、具 有少女气息的服装风格。 运动风格 借鉴运动装设计元素，充满活力，较多运用块面分割余条状分割及拉链、 商标等装饰，穿着面较广，具有都市气息的服装风格。 民族风格 汲取中西方民族、民俗服饰元素。中式借鉴中幽传统服饰如唐装、旗袍 等设计手法以及少数民族服装的形式要素。西式则以国外民族服装为灵感来 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 源，如波西米亚风格、日耳曼民族风格、俄罗斯民族风格等具有复古气息的 服装风格。 前卫风格 运用具有超前性的流行元素，不对称结构与装饰较多，对于各种造型要 素均有使用，但在数量、尺寸、位置上加以夸张，有异于常规服装的结构与 装饰变化，个性较强的服装风格。 ( 2 ) 按照风格的分类，搜集服装款式 据制定的八大服装风格分别搜集2 0 款上装、1 0 款裙装和1 0 款裤装。 以优雅风格为例，如图3 3 1 ，3 3 2 ，3 3 3 所示为搜集的2 0 款上装、1 0 款 裤装和1 0 款裙装 ， 愚 i 鲤 牌 鲤 ， s ， j 烈 凰 i 一一1 。、 l j l 一 、。x 、f j ， l 川 蛹- 蚓 j 荔 缈 * l t o 叠沁 0j _ 。段庶 愿 斓i ，幽 卜， 、 j 蕊 f 。 、 f “ 蕊 带 争j 囊 ；j 一一 ：1 一。爱 图3 3 12 0 款上装 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 厅r 日 同 1 l | 趔 z 镪 国忒 l f “ d l 。 凰 鸬 燎 ； 益滴 j 侧、 j f _|) l6i 图3 3 21 0 款裙子 莓稠 r ：i 一、 仃、 麒j ， 1 川 j l b 黼 旺i i强 嗽 厶 一 i ! 蕊 簿 擎 卜啸 ? 尸 2 节 斤 气 阔 ! 觥jl f 。j ， f 圈霞1 j f 图3 3 31 0 款裤子 1 9 数字化月睦装设计系统款式生成模块更优化研究 2 、按照部件分类并进行2 进制编码 ( 1 ) 编码介绍 在遗传算法的运行过程中，它不对所求解问题的实际决策变量直接进行操 作，而是对表示可行解的个体编码施加选择、交叉、变异等遗传运算，通过这种 遗传操作来达到优化的目的。如何描述问题的可行解，即把一个问题的可行解从 其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法称为编码。 在廓型生成中运用遗传算法就必须对搜集的服装部件进行编码。遗传算法通 过埘服装部件的编码的操作，不断搜索出用户满意的服装部件，并在备用拼接部 件库中逐渐增加用户满意的服装部件的数量，最终寻求出事用户满意的最优的服 装款式。 ( 2 ) 编码方法的选择 根据遗传算法的理论，现存的编码方法主要有以下几种：二进制编码方法、 格雷码编码方法( g r a yc o d e ) 、浮点数编码方法、符号编码方法、多参数编码方 法等。由于编码方法除了决定个体的染色体排列形式之外，还决定了个体从搜索 空间的基因型转换到解空间的表现型时的解码方法，编码方法也影响到交叉算 子、变异算子等遗传算子的运算方法。一个好的编码方法会使得交叉运算、变异 运算等遗传操作可以简单地实现和执行。相反地，一个差的编码方法，又可能是 的交叉运算、变异运算等遗传操作难以实现。 根据d ej o n g 曾经提出的编码原则： 编码原则一：( 有意义积木块编码原则) ：应使用能易于产生与所求问题相关的且 具有低阶、短定义长度模式的编码方案。 编码原则二：( 最小字符集编码原则) ：应该使用能使问题得到自然表示或描述的 具有最小编码字符集的编码方案。 对于第一条原则我们可以理解为使用易于生成适应度较高的个体的编码方 案。根据第二条编码原则，二进制编码中只含有“0 ，1 ”而成为具有最小编码字 符集的编码方案。而理论分析表明，与其它的编码字符集相比，二进制编码方案 能包含最大的模式数，从而使得遗传算法在确定规模的群体中能够处理最多的模 式。二进制编码方法还存在下述一些优点： 编码解码操作简单易行 交叉、变异等遗传操作便于实现 2 0 数字化服装设计系统款式生成模块更优化研究 符合最小字符集编码原则 便于利用模式定理进行理论分析 ( 3 ) 服装部件的二进制编码 将搜集的服装按照上装：领子、衣片、衣袖；下装：腰、裙子、裤子，进行分类 以优雅风格为例，如图示： 领子：领子包括领线、领面 以优雅风格的为例，将领子编2 进制码，从0 0 0 0 0 到1 0 0 1 1 。如图3 3 4 所 不 呵 将 弋 叉 ，r ， 、q 0 0 0 0 i c 0 0 i 、o ( 1 0 【l o n j