基于交互式遗传算法的Polo衫快速款式推荐系统

张 卓， 丛洪莲， 蒋高明， 董智佳

(江南大学 针织技术教育部工程研究中心， 江苏 无锡 214122)

近年来，个性化服装定制成为新兴的服装生产、销售方式，然而现有服装量身批量定制(MTM)技术软件操作复杂，专业知识门槛高，不足以满足以顾客主导的设计需求[1]。如何构建更加易用便捷的服装款式交互设计系统成为研究的热点。

部件化的服装个性化设计[2-4]利用客户驱动的快速三维服装造型方法,输入设计好的服装部件模型,构建虚拟服装的部件库，可方便使用者从样本中快速获得样式丰富的服装虚拟仿真模型进行不同形式的组合[5-6]。合理的款式推荐系统可从海量数据信息中快速基于顾客偏好进行精确搜索与真实展示。目前推款系统已有基于改进贝叶斯网络的服装推荐系统、基于本体论的服装推荐系统[7]、基于模糊集合论的服装推荐系统[8]、基于关键点服装款式识别的智能时尚推荐系统[9]等。同时，部分学者将优化算法中的交互式遗传算法引入款式设计与推荐系统中[10]。Kim等[11]提出可将服装领域专业知识整合到基因型中的一种新的编码方案，开发出一种更实用的女装设计辅助系统。Hsiao等[12]提出了一种基于交互遗传算法的服装咨询和仿真系统，帮助设计人员获得产品组件和装饰图案的最佳搭配方案。

Polo衫较时装等类型服装受众更广，有较大的市场与需求。本文运用服装部件化设计思想建立Polo衫的款式与纹理设计部件数据库，并引入基于部件相似度优化的交互式遗传算法，建立个性化Polo衫款式推荐系统，望在降低设计专业门槛的同时更加高效便捷地进行基于用户偏好的Polo衫个性定制。……