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第1章 绪论1

1.1 服装工业生产技术的智能化发展1

1.1.1 服装CAD系统的智能化1

1.1.2 服装CAM系统的智能化2

1.1.3 服装CAPP系统的智能化4

1.2 智能技术应用于服装工业生产的几点构想4

1.2.1 智能技术应用于服装工业生产的难点4

1.2.2 智能化服装CAD系统框架5

参考文献6

第2章 基于多自治体的服装集成制造系统7

2.1 引言7

2.2 基于多自治体的服装集成制造系统的设计思想7

2.3 自治体的基本结构8

2.4 基于Web的服装生产集成管理9

2.5 集成管理系统的关键技术10

2.5.1 中间件服务10

2.5.2 数据库访问中间件10

2.5.3 Servlet的技术实现11

2.6 基于多自主体的服装集成制造系统12

2.6.1 系统的网络模型13

2.6.2 JSP/Servlet访问方法16

2.7 系统的总体框架结构17

2.8 结束语19

参考文献19

第3章 智能计算技术20

3.1 BP神经网络20

3.1.1 BP神经网络概述20

3.1.2 BP神经网络的学习21

3.1.3 BP神经网络举例23

3.2 Hopfield神经网络29

3.2.1 Hopfield神经网络的结构30

3.2.2 Hopfield网络求解优化问题的思想30

3.2.3 Hopfield网络求解FMS调度问题31

3.2.4 旅行商问题（TSP）的Hopfield网络求解33

3.3 模拟退火算法36

3.3.1 模拟退火算法简介36

3.3.2 基于Hopfield优化模型的模拟退火求解算法38

3.4 遗传算法39

3.4.1 遗传算法简介39

3.4.2 遗传算法举例41

3.5 粒子群算法46

3.5.1 引言46

3.5.2 改进的PSO算法优化46

3.5.3 算法性能准则47

3.5.4 对于有约束优化问题的求解算法49

3.5.5 优化问题应用49

参考文献50

第4章 上衣纸样设计的神经网络方法51

4.1 引言51

4.2 基于神经网络的上衣样板设计方法52

4.2.1 实验步骤52

4.2.2 神经网络结构及学习算法53

4.2.3 基于MATLAB的神经网络权值学习54

4.3 网络的测试与结果分析59

4.4 结论61

参考文献61

第5章 基于人工智能的优化排料系统62

5.1 研究背景和意义62

5.1.1 排料问题的研究背景62

5.1.2 研究排料问题的意义63

5.2 国内外研究历史及现状64

5.2.1 国外研究现状64

5.2.2 国内的研究现状65

5.2.3 国内外服装排料技术的研究趋势66

5.3 解决二维排料问题的常用算法67

5.3.1 针对不规则形状排料问题的局部优化算法67

5.3.2 启发式方法68

5.3.3 排样问题的技术难点69

5.4 遗传粒子群算法在二维不规则排料中的应用70

5.4.1 实例70

5.4.2 排料布局的编码方式71

5.4.3 适应度函数71

5.4.4 多边形面积的计算72

5.4.5 数据的存储形式72

5.4.6 种群及参数的初始化73

5.4.7 交叉算子73

5.4.8 选择运算74

5.4.9 变异算子77

5.5 基于虚拟力的遗传粒子群算法77

5.5.1 利用遗传粒子群算法的结果和分析77

5.5.2 基于虚拟力的遗传粒子群优化算法78

5.6 总结82

参考文献83

第6章 服装缝纫吊挂生产线的遗传调度技术研究87

6.1 引言87

6.1.1 问题的提出87

6.1.2 服装缝纫吊挂生产线调度技术的相关研究87

6.1.3 存在的问题和解决方案88

6.2 服装吊挂线及生产工艺的研究内容89

6.2.1 缝制系统的生产方式89

6.2.2 服装吊挂生产系统的工艺适应性90

6.2.3 吊挂生产线的生产结构特点90

6.2.4 服装吊挂生产系统的工艺设计方法91

6.2.5 吊挂系统与传统的流水线比较92

6.2.6 目前国内外服装吊挂生产系统产品介绍92

6.3 服装缝制生产工艺计算机辅助编排与计划的主要研究内容94

6.3.1 流水线生产的特点和组织条件94

6.3.2 服装流水生产线的组织设计95

6.4 基于遗传算法的服装生产调度优化系统96

6.4.1 服装缝纫流水线的调度研究96

6.4.2 流水线调度的目标函数97

6.4.3 流水线调度目标函数的优化原理100

6.4.4 遗传算法的求解102

6.5 计算实例及服装缝制调度优化系统109

6.5.1 设计系统功能及使用方法介绍109

6.5.2 系统计算结果部分118

6.5.3 吊挂生产线动态模拟120

6.6 优化设计的应用实例——男式衬衫124

6.7 结论126

参考文献126

第7章 铺布与裁剪服装生产过程的遗传优化调度129

7.1 引言129

7.2 计算机铺布与裁剪服装生产系统过程129

7.3 基于遗传算法的铺布与裁剪顺序优化方法130

7.3.1 问题的表达130

7.3.2 种群的初始化131

7.3.3 交叉与变异算子131

7.4 适应函数与子代的复制方法132

7.5 实验结果及讨论132

7.6 结论134

参考文献134

第8章 服装面料的智能聚类研究135

8.1 服装面料变形舒适性的粒子群聚类研究136

8.1.1 粒子群算法137

8.1.2 C均值算法138

8.1.3 粒子群聚类算法142

8.1.4 粒子群聚类举例144

8.2 服装面料性能的模糊聚类研究146

8.2.1 模糊数学基础146

8.2.2 基于模糊等价关系的聚类研究149

8.2.3 遗传模糊C均值聚类研究155

参考文献162