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摘要:服裝樣片裁剪空行程路徑是影響裁床裁剪效率的重要因素，裁剪路徑優化有助于提高裁剪效率。針對裁剪空行程優化問題，先構建了裁剪空行程路徑的數學模型，結合遺傳算法和蟻群算法的優勢，提出了遺傳蟻群混合算法優化裁剪空行程。算法先利用遺傳算法的快速搜索能力建立蟻群算法的初始信息素分布，然后采用蟻群算法求精確解，最后建立仿真實驗驗證混合算法的可行性，與基本遺傳算法相比，混合算法具有較優的全局優化性能。

關鍵詞:樣片裁剪;路徑優化;遺傳算法;蟻群算法;數控裁床

0引言

數控服裝裁剪機根據服裝CAD導出的排料圖裁剪布料，節省了人力和提高了服裝裁剪的效率。通常，一床布料會安排幾十個或上百個樣片，裁刀經過的裁剪路徑由樣片的外輪廓有效路徑和樣片之間的空行程組成，刀具運動軌跡復雜，對加工路徑進行優化，可以有效減少輔助運動路徑長度，縮短加工時間，在批量加工時能大大提高生產效率。因此，需要優化服裝樣片裁剪路徑。季國順提出結合蟻群算法和最鄰近算法對數控多輪廓加工走刀空行程路徑進行優化，張偉引入蟻群算法優化矩形件切割路徑，金愛燕用蟻群算法求解優化樣片裁剪空行程。這些方法雖然在一定程度上減少了樣片加工時間，提高了加工效率，然而基本蟻群算法存在著初始信息素匱乏，計算時間較長等局限性。VladimirD和Sny-derLV將空行程優化問題轉化為標準旅行商問題，采用求解標準旅行商問題的算法求解，但求解結果不是很理想。史偉民采用模擬退火蟻群混合算法優化裁剪空行程路徑，但在算法之前考慮了加工起始位置，增加了算法的復雜度。本文將服裝樣片裁剪空行程路徑優化問題歸結為TSP問題，利用遺傳蟻群混合算法求解，最后給出驗證。通過與基本遺傳算法比較，說明混合算法的有效性。

1服裝樣片裁剪的數學模型

數控裁床根據既定的順序從每一個樣片的開切點開始裁剪，完成每個樣片裁剪，再按照指令跳刀裁剪下一個樣片。這個過程形成的空行程路徑可以看做是一個Hamilton圈。這樣，裁床樣片裁剪路徑優化的問題可以歸結為旅行商問題。旅行商問題直觀描述:旅行家從某城市出發，經過n個城市，希望找到一條既能經過各個城市，又能每個城市僅經歷一次最后回到出發城市的最短路徑。

2路徑優化算法

本文采用遺傳算法和蟻群算法混合求解服裝樣片裁剪路徑的優化。遺傳算法具有快速隨機的全局搜索能力，但沒有利用系統的反饋信息，求精確解效率較低。蟻群算法通過信息素的累積和更新，具有分布式全局搜索能力，但初始信息素匱乏，求解速度慢。因此本文采用遺傳算法和蟻群算法結合，優勢互補。先采用遺傳算法生成蟻群算法的初始化信息素分布，再采用蟻群算法求解精確解。

2.1遺傳算法以及其在混合算法中的設置

遺傳算法的基本思想是模擬自然界遺傳機制和生物性進化論而形成的一種過程搜索最優解的算法。目標函數和適應度函數:裁剪空行程路徑優化屬于TSP問題，目標函數即為Hamilton圈長度最短，適應度函數取為Hamilton圈長度的倒數。編碼與染色體選擇:編碼方式采用實數編碼，以樣片的裁剪順序作為遺傳算法的編碼，使用rand()函數隨機生成種群規模大小的實數編碼種群，并根據適應度函數選擇染色體總數大于種群規模數量的用于交叉操作的父染色體對。交叉算子:采用基于路徑表示的順序交叉(OX)操作，OX操作能保留排列，并融合不同排列的有序結構單元。

2.2蟻群算法

蟻群優化算法是由意大利學者Dorigo等人于1991年提出的一種模仿螞蟻群體行為的智能算法。蟻群算法的特點是并發性、魯棒性和正反饋性。目前被廣泛應用于解決組合優化問題。蟻群算法的基本思想是模仿蟻群的覓食行為。當螞蟻出外尋找食物時，會在自己走過的路徑上釋放一種稱為信息素的物質，后續的螞蟻在選擇覓食路徑時一般選擇信息素濃度更高的路徑。螞蟻走過的路徑越短，分泌的信息素濃度越高，引導后續螞蟻，形成正反饋機制，最終所有的螞蟻都走蟻穴到食物源的最短路徑。蟻群算法在求解TSP問題的核心是路徑選擇規則和信息素更新規則。

2.3遺傳蟻群混合算法的實現

遺傳算法經過設定的迭代次數后生成一組優化解，按照信息素更新規則，將所有優化解轉換成信息素，生成蟻群算法的初始信息素分布。算法實現的步驟如下:(1)初始化參數，先用遺傳算法生成一組優化解，并生成蟻群算法的初始信息素分布;(2)將m只螞蟻放在n個樣片，隨機生成每只螞蟻的禁忌表;(3)每只螞蟻根據概率轉移公式移動到下一個樣片，并將該樣片加入到該螞蟻的禁忌表;(4)直到每個樣片僅遍歷了一次，記錄最短路徑;(5)根據信息素更新規則更新信息素;(6)若滿足結束條件，跳出循環，輸出最優解，否則跳轉到B。3仿真實驗在windows7環境下的PC機上，在服裝裁剪機上位編輯軟件中實現遺傳蟻群混合算法。

4結論

本文結合遺傳算法和基本蟻群算法的優勢，提出遺傳蟻群混合算法對服裝樣片裁剪空行程路徑進行優化，仿真實驗表明算法的可行性和有效性，與基本遺傳算法相比，全局優化性能提高，在實際應用中，特別是在大批量裁剪時，服裝裁剪路徑的縮短對于提高數控裁床的效率具有重要的意義。

參考文獻

［1］余國興，丁玉成，李滌塵.平面多輪廓加工路徑優化模型及其近似算法［J］.西安交通大學學報，2004，38(1):39～42.

［2］季國順，王文，陳子辰.數控多輪廓加工走刀空行程路徑優化［J］．農業機械學報，2008，39(7):154～158.

［3］張偉，安魯陵，張臣等.基于蟻群算法的矩形件切割路徑優化［J］．機械科學與技術，2011，30(3):391～393.

作者：謝云斌；施群；汪朋朋 單位：上海大學機電工程與自動化學院