基于智能混合算法的织物自动配色方案优化设计

摘要

为了提高织物自动配色的通用性和精确性,建立了以成本最优为目标的自动配色数学模型.针对染色过程多约束条件的特点和传统遗传算法存在的缺陷,提出了一种基于智能混合算法求解自动配色方案的优化方法.首先利用正交实验设计法、自适应适值函数调整以及适值相似度判别策略等措施对遗传算法进行了改进,然后融入具有较强局部搜索能力的模拟退火算法进行进一步迭代优化,最终实现了自动配色方案的优化设计.分别运用传统遗传算法和智能混合算法对自动配色模型进行仿真和实测,结果表明:智能混合算法改善了全局寻优能力、收敛速度和稳定性,且在保证配色质量的条件下,生产成本较之传统遗传算法的优化成本降低了1.7%以上,具有较好的工程实用价值.