基于交互式遺傳算法的Polo衫快速款式推薦系統

張 卓， 叢洪蓮， 蔣高明， 董智佳

(江南大學 針織技術教育部工程研究中心， 江蘇 無錫 214122)

近年來，個性化服裝定制成為新興的服裝生產、銷售方式，然而現有服裝量身批量定制(MTM)技術軟件操作復雜，專業知識門檻高，不足以滿足以顧客主導的設計需求[1]。如何構建更加易用便捷的服裝款式交互設計系統成為研究的熱點。

部件化的服裝個性化設計[2-4]利用客戶驅動的快速三維服裝造型方法,輸入設計好的服裝部件模型,構建虛擬服裝的部件庫，可方便使用者從樣本中快速獲得樣式豐富的服裝虛擬仿真模型進行不同形式的組合[5-6]。合理的款式推薦系統可從海量數據信息中快速基于顧客偏好進行精確搜索與真實展示。目前推款系統已有基于改進貝葉斯網絡的服裝推薦系統、基于本體論的服裝推薦系統[7]、基于模糊集合論的服裝推薦系統[8]、基于關鍵點服裝款式識別的智能時尚推薦系統[9]等。同時，部分學者將優化算法中的交互式遺傳算法引入款式設計與推薦系統中[10]。Kim等[11]提出可將服裝領域專業知識整合到基因型中的一種新的編碼方案，開發出一種更實用的女裝設計輔助系統。Hsiao等[12]提出了一種基于交互遺傳算法的服裝咨詢和仿真系統，幫助設計人員獲得產品組件和裝飾圖案的最佳搭配方案。

Polo衫較時裝等類型服裝受眾更廣，有較大的市場與需求。本文運用服裝部件化設計思想建立Polo衫的款式與紋理設計部件數據庫，并引入基于部件相似度優化的交互式遺傳算法，建立個性化Polo衫款式推薦系統，望在降低設計專業門檻的同時更加高效便捷地進行基于用戶偏好的Polo衫個性定制。

1 Polo衫部件設計

Polo衫由針織面料構成，從運動裝逐漸成為了商務休閑、學生夏季校服、公司集體服裝等日常穿著的服裝款式之一[13]，其基本形態較為固定但可進行細節的延伸設計。

Polo衫的部件設計可分為款式拼接部件與外觀紋理部件。款式拼接部件可分為大身衣片、袖片、領片及門襟，外觀紋理設計有條紋設計、針織紋理設計等。本文對其款式拼接部件與外觀紋理部件的設計進行細化分析，以便于進一步建立Polo衫的部件數據庫。

1.1 Polo衫版型設計與模型拼接

目前較高效的版型設計方法為參數化的紙樣設計方法[14]，即針對客戶的身體數據進行固定紙樣的快速設計，但是款式較單一，且不同款式服裝紙樣三維建模后生成的部件之間融合拼接問題較復雜。因此本文提出一種基于部件化思想的參數化紙樣生成方法，目的是在改變服裝分部件時拼接處曲線形態保持不變。如圖1所示Polo衫版型設計。按通用的參數化制版方法，根據輸入的用戶人體參數進行基本款式的紙樣設計后，設定部件版型設計關鍵點集{A}，為固定部件間的拼接縫紉線。冷凍圖1版型圖中點集{A}聯結的曲線，即款式模型上的實線標注曲線，后進行款式變形點集{B}的設定與自由設計，即改變款式模型上的虛線標注曲線處，衣袖的系列設計示例如圖2所示。在相同袖山曲線的基礎上進行不同袖形的變化與建模。在符合用戶個性化身材的基礎上，有效提高Polo衫款式變化效率，豐富部件庫的部件款式。

圖1 基于部件化的Polo衫版型設計

圖2 袖型系列變化的版型設計與對應模型建立

本文Polo衫模型中點的存放以坐標的形式進行呈現，三維服裝進行分部件上傳及替換時，保持其中所有點的相對坐標數據無改變，即將各部件文件中的數據進行重組，完整顯示整件服裝，完成部件的拼接。以圖2中衣袖與衣身的拼接處為例，由于前端版型設計時保持了袖窿縫合處的一致，當替換3種不同衣袖部件時，同位置的不同部件替換時未改變端連接處網格保持基本一致可減少部件間的部件邊界融合操作，無需多次三角化占用計算機內存。

1.2 Polo衫款式部件延伸

多年來，Polo衫基本形態少有改變，但可在局部細節上做出豐富的造型延伸。

以衣領部件為例，領型的設計要點有領座高度、翻領寬、領角形狀等，款式可分為小方領、中方領、短尖領、中尖領、長尖領和八字領等。領高度需使搭配西裝時衣領露出，領座高常為2.5 cm左右，翻領寬為3～6 cm，部分款式部件模型如圖3所示。不同領型的工藝參數等信息見表1。

圖3 Polo衫領部件款式

表1 不同Polo衫領部件信息表

衣身部件中，根據臀腰差可進行貼身款式、合身款式、寬松款式等寬松度的衣身形態變化;衣長可進行短款、適中款、長款等變化;下擺可前后長短一致或前短后長，可差2 cm左右;轉角處可卷擺衩或貼擺衩等;后片處可分為有背褶與無背褶款式，也可對衣身進行分割線設計，均為在縫紉拼接線固定的情況下進行的款式模型變化。

衣袖部件中，多為短袖，在袖山曲線處形態不變的情況下可進行袖肥、袖長、袖口形態等變化，以及是否縫制羅紋袖口、羅紋袖口的寬度等變化，不縫制羅紋袖口時，袖口縫跡有單線與雙線等。

門襟部件中，有明門襟、暗門襟、V字門襟等款式變化。紐扣設置常為兩?？刍蛉？?。門襟深度可搭配衣身一起進行改變，兩粒扣時門襟深度常為15 cm;三?？蹠r常為17 cm。封口有普通封口、寶劍封口、交叉封口等，可按此款式變化分別保存款式模型。

1.3 Polo衫外觀紋理設計

Polo衫外觀紋理設計不同的顏色與條紋寬度可組合生成多種復雜條紋。本文采用最小循環設計法，對Polo衫外觀設計包括色彩選擇、針織組織紋理選擇、條紋寬度、領部色彩紋理等進行設計。

由于條紋Polo衫領部設計通常為純色設計，色彩可選用條紋色及黑白灰等常用色，紋理可選平紋、橫機領紋理等，常與衣身等分開進行映射。

色彩設計可就生產部門現有的彩色紗線色彩建庫，設計款直接可投入生產，亦可參考潘通色卡等現有色彩庫進行選擇，給用戶更大的選擇空間。Polo衫常用面料為針織緯編針織面料，常見組織有緯平針組織、斜紋組織、珠地網眼組織等緯編組織。本文對多種緯編針織物掃描并進行放大、增強對比度等圖片處理，獲得其紋理圖元，分別保存后與顏色復合即可進行純色面料的模擬。

將條紋寬度選定后計算機繪制條紋面料模擬圖，構成1款條紋設計的循環圖案，可直接在Polo衫除領部版片內進行四方循環映射，用于Polo衫的外觀設計，如圖4所示。補充針織組織紋理后的條紋設計更加直觀反映面料外觀屬性，便于用戶更加直觀地進行面料設計。

圖4 具有針織紋理的Polo衫面料設計

2 Polo衫部件庫建立

設計服裝時構架部件數據庫可幫助解決本文中數據的定義、儲存、查詢、操作等問題[15]。Polo衫中部件拼接與面料設計的實現過程實質上是設定的程序對部件庫內已做好標記的款式部件與紋理部件的選擇調用與結合。

Polo衫設計部件庫分為款式部件庫與紋理部件庫，款式部件庫有各部件模型、特征曲線、特征點、網格信息、屬性等子部件庫，紋理部件庫有針織紋理庫、條紋寬度庫、衣身顏色庫及領部顏色庫、組織庫等子部件庫。如圖5為部件數據庫中衣片、紋理等部件實體及其之間的相互關系的實體-聯系(E-R)圖，其中m與n表示各部件間多對多的關系。部件數據庫的表間結構，如圖6所示。根據庫中的信息與定義，進行選擇、刪除、替換、修改等操作來支持部件在Polo衫虛擬展示中的顯示、修改、儲存等工作。

由于后續引入交互式遺傳算法進行款式推薦時也需要編碼操作，為簡化操作，本文在部件建庫時各子部件模型及設計元素直接使用0、1組成的二進制編碼。編碼的位數隨子部件庫中各部件數量決定。

圖5 部件數據庫結構E-R圖

圖6 部件庫數據表間結構

款式部件、顏色庫、紋理庫等有已知容量，可直接編碼。特別的，條紋寬度庫中，可由建庫者根據實際情況進行條紋寬度的最大值、最小值以及劃分精度的確定，由劃分后的數值個數確定由多少位編碼表示條紋寬度的取值。若有更多部件儲存需求，可適當增加編碼位數，留一定冗余量，則可實現部件庫的大容量儲存與調用。

3 Polo衫款式推薦系統

3.1 系統設計思路

目前，交互式遺傳算法主要通過算法的編碼、初始種群生成、以評分機制獲取方案適應度、選擇、交叉與變異等逐漸生成最優解。由于在服裝款式的獲取中，款式間差異較小，評分制方法隨意性較強，迭代次數多易引起用戶疲勞，且基于整體的評分機制未考慮部件位置的影響權重，基于部件的評分機制交互復雜。

圖7 改進的交互式遺傳算法流程圖

3.2 基因編碼與差異度賦值

基因的編碼由各設計因素的二進制編碼排列組成，各部件數量決定了該片段編碼需要的容量長度，如若有8個部件模型，則應設置3位長度的編碼位置來對各部件進行編碼。部件拼接的編碼形式如圖8所示，展示了一個Polo衫的個性化設計方案的二進制編碼方案的構成。本文示例中各部件均存放8個部件模型，即共需要長度為12的編碼組來表示1個部件拼接方案。Polo衫的外觀設計中，為使樣本數量有限，本文選取共有8種備用顏色的兩色循環提花條紋設計，其設計方案有顏色一的顏色選擇、顏色一的條紋寬度、顏色二的顏色選擇、顏色二的條紋寬度、衣身面料紋理設計(平紋、斜紋、單珠地、雙珠地四種緯編面料編織紋理)、領部色彩設計(常見的白色、黑色或主紋理選擇的顏色一、顏色二)及領部紋理設計，其條紋寬度為0.5 cm到8 cm的共16個數值，即共需要長度為20的編碼組來表示1個外觀設計方案。由此可知，本節中1個完整的Polo衫設計方案將由32位編碼來表示。

圖8 Polo衫個性化設計方案的二進制編碼方案

3.3 適應度計算

3.3.1 權重分配

由于每個用戶對于各子部件對款式整體影響程度判別不同，提出運用主觀賦權法根據用戶對各部件的重視程度進行交互式部件權重設置。其優點因人而異，根據各人對Polo衫款式的愛好傾向做出選擇，較客觀權重賦值法不會出現部件權重與實際重要狀態相悖情況。

本文中部件影響因素共有領、袖、衣身、門襟、條紋設計、配色設計、針織紋理7種。用戶進行1個完整Polo衫設計方案審視之后，根據對部件的重視程度在100%總權重的數據表中進行數值更改，依次為各部件交互分配權重，如表2所示。并將權重結果應用于后續適應值的計算中。

3.3.2 差異度賦值

方案間的相似度可由其分部件的差異度反推得出。由于部件模型間差異度難以量化評估，本文需要對同位置的不同部件進行差異度的主觀判別與賦值。

表2 Polo衫部件權重分配設置

以領部件為例，結合服裝專業知識，設計人員可將領部的子部件按照領座高、翻領寬、領角形狀等款式相似度在表格中對子部件庫中各部件間差異度進行主觀評判，以進行差異度賦值。其中，賦值采用四級分級賦值策略，共0～3分，差異越大，差異度取值越大，其中相同的2個子部件差異度為0，對1.2節中部分部件的差異度賦值如表3所示。

正是由于電子商務所出現的社會效應反應強烈，也讓我們看到了近年來電子商務治理的改善與變化，很大程度上外因起著重要的作用。在社會環境和時代更迭的今天，我們能夠在社會治理中更便捷地探索其發展機制，運用更先進的方式在應對突發事件時顯得不那么無力。

表3 領部件間差異值賦值表

3.3.3 適應值的計算

每次迭代中的個體都可在所有影響參數構成的參數空間中對應1個點，即本文中的每個設計方案都可對應由7個設計因素構成的七維空間中的1個點。其中，兩個體在本參數空間中的距離由加權的多維度空間距離下式進行計算：

式中：ωg為第g個參數的權重取值；Aig為個體i在第g個參數中的坐標值；Aig與Ajg的差值即為表3中定義的兩部件的差異值。所以本文中算法并不需要建立真實的坐標系，可直接加入權重計算后，易知影響大的部件差異越大時，整體款式設計方案的差異越大，其適應度應該也越低。

用戶在交互式評價時，從待評價子代中選擇一款最心儀的服裝，將其適應度動態的設為滿分1分，其他方案的適應度則由與被選擇的個體的距離，即差異度推算得出。綜合所有影響因素后，搜尋在有限空間中與選中方案差異度最大方案，即分別計算各端點與被選擇點的距離最遠點，記錄dmax，由此可對適應度進行標準化計算，計算公式如下：

式中：di表示該方案點與被選擇方案點的距離;fi表示該方案的適應值。dmax一定時，di越小，fi越大，即該個體的適應度越大。一次迭代中除被選中款式外的最大適應值個體方案可與被選中方案一起作為后續種群進化的父代參與迭代。同時，所有個體的平均適應值越高可表示種群中有較多符合用戶審美偏好的設計方案。

3.4 交互操作

3.4.1 子染色體偏好固定或剔除操作

在交互式遺傳進化算法的應用中，常有用戶對產品部分產生滿意或不滿意的情況，但對方案的評分為整體評分，則容易出現喜愛的部件無法保留，不喜愛的部件重復出現的情況，限制了算法尋優解的進程。

為解決此問題，本文從用戶對Polo衫構成各部件逐漸明確的喜好出發，運用染色體中局部偏好固定/剔除操作。用戶手動固定滿意的局部部件，可將該基因段作為常量保存，即在表示該部件影響的維度中差異度(Aig與Ajg的差值)為0，且該片段不參與后續交叉、變異等遺傳操作。同時，可剔除不滿意部分，標記該段基因編碼，此后重復出現該片段時，直接淘汰該遺傳個體，直至該位置與剔除片段不同。

3.4.2 交互優化

交互界面設計如圖9所示。以各部件重視程度進行權重賦值后，系統隨機為用戶推出10款Polo衫設計方案，用戶通過觀察與對比選擇一款相對最喜愛的設計款式，系統將其適應度設置為1，并根據差異度對其他方案進行對比的適應值分配。同時可設定部分喜愛與部分不喜愛進行基于偏好的片段固定或剔除。

圖9 交互界面設計

若已出現最心儀款式，可選擇直接結束進程。若不是最心儀款式可選擇“下一代”按鈕，選擇適應值高的種群并在其中進行二進制編碼的片段基因交叉與變異以進行迭代。通過交叉、變異等遺傳操作進行數次的迭代演變，可維持算法的全局搜索能力，防止輸出結果陷入局部最優解新的Polo衫設計方案逐漸符合用戶需求。

若適應值交互時采用評分制方法，需要考慮各部件影響時，對各款式的各部件進行交互式評分，但在Polo衫的設計中部件類型較多，會產生繁重的交互工作。然而本文方法界面簡單、交互操作簡便，只需點選即可完成評價操作，可高效的進行交互式遺傳操作。

3.5 實驗驗證

招募10名年齡在25～35歲之間的目標客戶，實驗設定種群數為10，最大迭代次數為10次，交叉概率為0.55，變異概率為0.03，對10名用戶進行測試，將各適應值結果保留1位小數。實驗證明，到第9代時除適應值被賦值為1的個體外的其他個體中的最大適應值與平均適應值已顯著提高，且適應值與迭代次數均成正比，如圖10所示。說明隨著進化代數的增加，種群的最大適應值與平均適應值升高，在保證一定的搜索空間的同時，逐漸傾向用戶的心理偏好，可逐漸搜索到用戶較心儀的設計方案。

圖10 適應值評價折線圖

當迭代次數已達預設值或用戶認為推薦的方案中已有滿意個體時，即可結束進化過程，生成最后的設計方案。方案包括最終Polo衫模擬的總體效果模型、各部件模型搭配設計方案、Polo衫紙樣設計及面料外觀紋理設計方案等。

4 結 論

文章闡述了Polo衫的三維快速設計與建模方法并結合優化的交互式遺傳算法建立了Polo衫的快速款式推薦系統。首先，本文對款式發散的Polo衫版型設計與部件拼接的三維建模設計方法進行闡述，對Polo衫進行個性化、多款式設計，并對更具真實感的緯編條紋面料進行外觀紋理設計。其次，文章根據其各部位的款式變化建立了Polo衫模型部件與紋理部件數據庫，供后續設計調用。

同時，本文將各部件對Polo衫整體設計方案的影響納入考慮，引入基于部件相似的適應度獲取方法的交互式遺傳算法，通過算法的編碼、初始種群生成、選擇、適應性獲取、子染色體固定/剔除操作、交叉變異等建立了Polo衫款式快速推薦系統，實現用戶導向的Polo衫設計方案形成，較原客戶導向的自選擇設計方法交互更便利，經驗證，可有效為用戶進行較精準的款式推薦。本文方法既保持了三維設計的直觀優勢又結合了交互式遺傳算法的智能與便捷，縮短款式設計到用戶推薦的全流程。