王晗希 卢晶
摘要:随着科技的迅猛发展,新的图案设计方法层出不穷。在追求个性化趋势日益凸显的今天,人们倾向于亲历亲为设计出属于自己的图案。交互式遗传算法是通过编码,运用遗传算法的选择、交叉和变异操作,通过与用户的交流互动,根据其打分生成符合用户需求图案的一种方法。下文将阐述这一方法在纺织品图案设计中的相关应用研究及其在应用中的还需改善的方面。
关键词:图案设计 交互式遗传算法 纺织品图案
引言
图案作为人类历史发展过程中不可或缺的一部分,在文化传播中有着举足轻重的作用。装饰性作为图案的一个重要特性,在不同的历史时期打上了不同的时代烙印。如今,智能设备正悄然地改变着人类生活方式,人们也利用这些科技新宠来丰富自己的感官体验。作为智能设备的一种,计算机被设计师用来设计装饰图案听起来已不再新鲜,交互式遗传算法作为智能算法的一种,其可以被普通人在计算机中加以应用来设计出自己需要的图案。
一、交互式遗传算法概述
交互式遗传算法是以人的主观评价作为进化个体适应值的进化优化方法。人根据需要通过与计算机交互,实现对进化过程的干预和引导,以解决传统遗传算法无法解决的一类隐式性能指标优化问题。该算法最早由Dawkins于1986年提出,用于生物图形的生成,20世纪90年代,Takagi在Dawkins的基础上,对交互式遗传算法展开了进一步研究,随后,Parmee等将交互式遗传算法应用到工业设计领域,提出交互式优化设计系统。
与传统遗传算法相比,交互式遗传算法根据用户的评价来确定适应值函数,而适应值函数则多了一个人机交互的过程。以图案设计为例,交互式遗传算法设计图案的步骤如下:
①组建单个图案部件数据库;
②对各个图案部件编码;
③生成进化操作的各参数,种群初始化;
④进行交叉、变異等遗传操作;
⑤产生新的种群,解码生成组合的图案:
⑥对新的图案部件组合进行个体适应值评价;
⑦判断是否为满意图案;
⑧是,输出最优解,否,返回第④步。
二、交互式遗传算法在纺织品图案设计中的应用
(一)纺织品图案
纺织品在织造过程中,随着所用纱线材质和织造方法的不同,纺织品成品纹样也不相同。通过染整、刺绣等工艺更丰富了纺织品图案的类别。目前市面上的纺织品根据图案形式可分为以下几类:①纯色、拼色或撞色图案,即单一纯色或几种纯色图案组合而成的图案;②以动植物为主的图案,该类图案为最常见的纺织品图案,主题鲜明,色彩明快,具体生动;③民族风图案,此类图案(如伊斯兰图案)来源于特定文化或地域,装饰效果强烈;④以数学图案为主的图案,分形、弱混沌及准轨则斑图等富有个性、节奏性,设计感十足。
(二)纺织品整体图案的设计
Zamani等把地毯图案划分成主图案、角图案和边缘花形三个部分,对每部分编码后进行遗传操作,为减轻用户疲劳,在算法中加入人工神经网络。用户在评价的同时神经网络也得到训练,在降低了设计者的门槛、设计出满意图案的同时,很好地减轻用户疲劳。
Gong等把窗帘分成了窗幔、窗身和窗纱三个部分,对各部分的二维图片进行编码,通过遗传操作,运用模糊语言集评价减轻用户评价负担,随机生成窗帘搭配方案。与实际的图案设计流程相比,这种算法本身还不够细致灵活,在窗帘搭配实验中用户不能对每个部分的二维的窗帘纹样图案进行细节控制。
(三)单个纺织品图案的设计
Long等用计算个体之间的海明距离的方式来估计算法的适应值公式,最后通过交互界面来让用户打分,以生成符合用户满意的分形图案。李杰等采用二叉树结构表示分形图案的迭代函数,并对迭代函数进行遗传操作,产生新的后代,以用户共识满意度作为适应度函数,使用优化评价机制,减小主观评价误差。以上研究将遗传算法应用到分形图案的设计中,但是用户疲劳的问题在算法中没有得到有效的解决。
冯玲使用H(色调)I(亮度)S(饱和度)色彩空间,使计算机随机产生6个H、I、S组合作为分形图案的初始颜色形成初始图案。用户为每次生成的分形图案进行打分,以确定适应度函数。通过遗传算子操作生成新的图形再进行打分。但由于用户间选择的差异性,生成的配色方案在满意度上也有显著差异,因此,初始色彩的确定需要用户具备一定色彩搭配的专业知识或经验。
三、结语
交互式遗传算法作为一种新型的图案设计方法,在社会多元化需求越来越凸显的趋势下,结合其他数学算法思想,会逐渐在纺织品图案设计中得到更广泛的运用。但是随着研究的深入,其容易产生用户疲劳、算法的早熟收敛以及对算法评价不确定性等问题也逐渐凸显,今后对算法的应用也需要更加精细化。