本發(fā)明屬于情感計算領(lǐng)域，提出了一種用于便攜式酒壺設(shè)計的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法，可用于引導(dǎo)用戶進(jìn)行酒壺外觀方案的設(shè)計。

背景技術(shù)：
不銹鋼酒壺是流行于國內(nèi)外的一種戶外消費品，它具有高雅精致、美觀小巧、便于隨身攜帶的特點，深受男士青睞。由于消費水平的推動，便攜式酒壺的市場需求逐漸增大，對酒壺的外觀要求逐漸提高。傳統(tǒng)的方圓扁型設(shè)計逐漸被個性化設(shè)計取代，為了增強市場競爭力，酒壺的外觀設(shè)計對設(shè)計人員提出了挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這種狀況，本發(fā)明將進(jìn)化優(yōu)化思想引入到產(chǎn)品的外觀設(shè)計中來，借助遺傳算法的優(yōu)化能力，為設(shè)計人員創(chuàng)作設(shè)計提供設(shè)計靈感。目前，基于計算機(jī)輔助工程的產(chǎn)品(藝術(shù))設(shè)計系統(tǒng)已經(jīng)逐漸被采用，但借助于進(jìn)化優(yōu)化方法的實用設(shè)計系統(tǒng)并不多。便攜式酒壺設(shè)計的目標(biāo)是找出“最滿意的酒壺外觀設(shè)計”，由于不同人對“滿意的設(shè)計”有不同的標(biāo)準(zhǔn)，因而評價結(jié)果具有很強的不確定性，這是一類典型的適合用交互式遺傳算法解決的隱式性能指標(biāo)優(yōu)化問題。但單純采用傳統(tǒng)交互式遺傳算法構(gòu)建設(shè)計系統(tǒng)，性能并不理想。因為交互式優(yōu)化的每款產(chǎn)品適應(yīng)值(評價值)由人評價產(chǎn)生，所以適應(yīng)值反映了人的主觀偏好，而人的偏好會使適應(yīng)值具有不確定性，不確定性增加，適應(yīng)值的精確程度便會降低，進(jìn)化優(yōu)化效果將會變差。提高適應(yīng)值精確程度，降低不確定性的直接方法是令設(shè)計人員在評價個體時投入更多的注意力，但這樣無疑會造成人的疲勞，評價不確定性反而會增強。所以提高適應(yīng)值精度與降低人的操作負(fù)擔(dān)是互為矛盾的，這也是交互式遺傳算法應(yīng)用的難題。目前，應(yīng)用交互式進(jìn)化優(yōu)化方法進(jìn)行產(chǎn)品外觀設(shè)計，已經(jīng)公布了一些策略。這些策略大致分為兩種類型，其一是通過建立合理的適應(yīng)值賦值方式，改善人機(jī)交互環(huán)境，降低人的操作負(fù)擔(dān)，提高適應(yīng)值精度。如2008年3月出版的期刊《ProgressinNaturalScience》第18期“AdaptiveInteractiveGeneticAlgorithmswithIntervalFitnessofEvolutionaryIndividuals”一文中提出的區(qū)間數(shù)和模糊數(shù)適應(yīng)值賦值方法及在服裝設(shè)計系統(tǒng)上的應(yīng)用；中國發(fā)明專利“用于窗簾設(shè)計的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法”(公開號：CN10263249A，公開日：2011.08.24)給出的多集勢模糊評價、精確值評價與自動評價。相比精確數(shù)與離散數(shù)，區(qū)間數(shù)與模糊數(shù)可以較好的反映出評價過程的不確定性與漸進(jìn)性，大大提高了適應(yīng)值精度。但在進(jìn)行適應(yīng)值賦值操作時，區(qū)間數(shù)要進(jìn)行適應(yīng)值上限與下限的兩次評價；模糊數(shù)要進(jìn)行中心值與寬度的確定，這其實都增加了設(shè)計人員的負(fù)擔(dān)。其二是采用合適的代理模型代替用戶估計進(jìn)化個體的適應(yīng)值減輕用戶疲勞。代表方法如2009年10月出版的期刊《控制與決策》第24期“區(qū)間適應(yīng)值交互式遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型”一文提出的通過代理模型預(yù)測評價結(jié)果從而減少人的評價的方法；2013年5月出版的期刊《控制理論與應(yīng)用》第30期“新的基于相似度估計個體適應(yīng)值的交互式遺傳算法”一文提出的機(jī)器估計適應(yīng)值策略；中國發(fā)明專利“基于交互式進(jìn)化優(yōu)化的圖書個性化搜索方法”(公開號：CN103984721A，公開日：2014.08.13)給出的用戶偏好搜索方法。這類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)拓展了算法搜索能力，減輕了設(shè)計人員的操作負(fù)擔(dān)，具有重要指導(dǎo)意義。但這些代理模型是依據(jù)于不同的適應(yīng)值賦值方式，提取有價值信息而建立，所以適應(yīng)值賦值方式的影響依然存在。更重要的是，上述所有方法均未涉及適應(yīng)值形態(tài)在進(jìn)化過程中的自然變化規(guī)律，沒有體現(xiàn)出適應(yīng)值的數(shù)值多樣性變化。采用交互式進(jìn)化優(yōu)化方法開發(fā)產(chǎn)品設(shè)計系統(tǒng)，對于中小企業(yè)具有廣闊的市場前景。經(jīng)查閱相關(guān)文獻(xiàn)，目前還不存在應(yīng)用具有多種適應(yīng)值類型同時并存進(jìn)化的交互式遺傳算法于便攜式酒壺設(shè)計的方法。如能開發(fā)出相關(guān)的高效設(shè)計系統(tǒng)，不僅會對酒壺產(chǎn)品的設(shè)計帶來推動價值，對其他產(chǎn)品設(shè)計也將具有重大啟發(fā)意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明提出了一套完整的便攜式不銹鋼酒壺產(chǎn)品生成、交互及進(jìn)化設(shè)計方法，通過進(jìn)化優(yōu)化可完成酒壺外觀的設(shè)計。本發(fā)明的特點在于采用了改進(jìn)的高性能交互式遺傳算法進(jìn)行酒壺外觀設(shè)計，具體表現(xiàn)是提出了混雜型適應(yīng)值概念，進(jìn)化過程中適應(yīng)值同時具有兩種表現(xiàn)類型，體現(xiàn)了交互式進(jìn)化優(yōu)化評價的復(fù)雜多樣性。另外，給出了一種評價不確定性的度量方法，基于此提出了適應(yīng)值擴(kuò)展策略，為適應(yīng)值分類提供了新的參考。與同類方法比較，本發(fā)明的設(shè)計結(jié)果明顯占有優(yōu)勢。本發(fā)明分為兩大部分。第一部分是人機(jī)交互式單元。利用友好的人機(jī)交互平臺，完成設(shè)計人員對系統(tǒng)提交酒壺設(shè)計的設(shè)計信息，即通過對灑壺外觀的評價打分確定設(shè)計人員的偏好程度和設(shè)計方向。第二部分是進(jìn)化單元。具體包括：首先，進(jìn)化優(yōu)化算法利用酒壺設(shè)計的每款產(chǎn)品評價的不確定度作為適應(yīng)值類型劃分依據(jù)，保證酒壺設(shè)計評價值分類的合理性；其次，根據(jù)設(shè)計人員的設(shè)計行為，系統(tǒng)對產(chǎn)品款式設(shè)計評價值的單一數(shù)值類型利區(qū)間數(shù)值類型分別構(gòu)建相應(yīng)數(shù)學(xué)模型，提高評價的準(zhǔn)確性；最后針對不同類型的款式設(shè)計采取不同的個體進(jìn)化策略，完成對酒壺外觀的自動設(shè)計。本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果是：1.有效降低設(shè)計人員的操作負(fù)擔(dān)，設(shè)計人員只需粗略評價少量產(chǎn)品款式即可，系統(tǒng)在后臺自動完成適應(yīng)值修正；2.提高了設(shè)計質(zhì)量，通過算法對評價結(jié)果的修正，可以在不增加人的負(fù)擔(dān)的同時，對個體進(jìn)行有效評價；3.提高了設(shè)計效率，多種類型的評價結(jié)果共同參與優(yōu)化，更符合設(shè)計人員的設(shè)計行為，優(yōu)化效率高于單一類型評價結(jié)果。附圖說明圖1本發(fā)明提出的用于酒壺外觀設(shè)計的交互式進(jìn)化優(yōu)化方法總體流程圖；圖2依據(jù)本發(fā)明所提方法開發(fā)的酒壺外觀設(shè)計系統(tǒng)界面圖；圖3本發(fā)明與T-IGA輪賭法、IGA-IIF概率占優(yōu)的錦標(biāo)賽算的進(jìn)化代數(shù)比較；圖4本發(fā)明與T-IGA輪賭法、IGA-IIF概率占優(yōu)的錦標(biāo)賽算法的滿意解數(shù)目比較；具體實施方式以下對本發(fā)明實施做進(jìn)一步詳述，以下實施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。一種基于混雜型適應(yīng)值交互式遺傳算法的便攜式酒壺設(shè)計方法，方法流程如圖1所示，該方法的步驟如下：步驟1.設(shè)計開始時系統(tǒng)進(jìn)行初始化，即設(shè)置進(jìn)化優(yōu)化的進(jìn)化代為0。設(shè)計人員設(shè)定遺傳算法參數(shù)，如交叉、變異概率等。系統(tǒng)會根據(jù)酒壺壺口(帶壺蓋)和壺身兩部分的二進(jìn)制編碼，隨機(jī)從素材庫中讀入3ds格式的酒壺結(jié)構(gòu)模型，利用OpenGL完成對模型的貼圖和顯示，得到一個完整的酒壺個體(樣本)。重復(fù)該過程直至呈現(xiàn)初始進(jìn)化種群，即8個酒壺初始設(shè)計樣本。設(shè)計系統(tǒng)界面如圖2所示，其中每個樣本(個體)下的滑動條為設(shè)計人員打分評價使用，滑動條的顯示數(shù)值即為該...