計算機服裝智能制造系統(tǒng)中的智能計算與應(yīng)用

內(nèi)容概要

在計算機智能服裝制造系統(tǒng)中，存在著許多優(yōu)化、數(shù)據(jù)挖掘等問題。本書作者采用智能計算技術(shù)對計算機智能服裝制造系統(tǒng)中的優(yōu)化調(diào)度、優(yōu)化排料等問題進行了研究，詳細闡述了智能計算方法及其在計算機智能制造系統(tǒng)中的應(yīng)用。全書共分八章，第一章為緒論部分；第二章敘述了制造系統(tǒng)中智能節(jié)點和自治體的概念、基于多自治體的服裝制造系統(tǒng)的構(gòu)成等；第三章介紹智能計算技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法等；第四章至第八章分別討論了服裝的三維設(shè)計到二維衣片的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、優(yōu)化排料問題、縫制車間的優(yōu)化調(diào)度問題、鋪布與裁剪過程的優(yōu)化調(diào)度問題、服裝面料的聚類分析等。本書可作為高等院校服裝專業(yè)、控制理論與控制工程專業(yè)研究生的教材，也可作為自動化專業(yè)高年級學(xué)生智能計算課程教材，還可作為相關(guān)教師和工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

王東云：中原工學(xué)院教授。

書籍目錄

第1章緒論
1.1 服裝工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的智能化發(fā)展
1.1.1 服裝CAD 系統(tǒng)的智能化
1.1.2 服裝CAM 系統(tǒng)的智能化
1.1.3 服裝CAPP 系統(tǒng)的智能化
1.2 智能技術(shù)應(yīng)用于服裝工業(yè)生產(chǎn)的幾點構(gòu)想
1.2.1 智能技術(shù)應(yīng)用于服裝工業(yè)生產(chǎn)的難點
1.2.2 智能化服裝CAD 系統(tǒng)框架
參考文獻
第2章基于多自治體的服裝集成制造系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 基于多自治體的服裝集成制造系統(tǒng)的設(shè)計思想
2.3 自治體的基本結(jié)構(gòu)
2.4 基于Web的服裝生產(chǎn)集成管理
2.5 集成管理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
2.5.1 中間件服務(wù)
2.5.2 數(shù)據(jù)庫訪問中間件
2.5.3 Servlet的技術(shù)實現(xiàn)
2.6 基于多自主體的服裝集成制造系統(tǒng)
2.6.1 系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型
2.6.2 JSP/Servlet訪問方法
2.7 系統(tǒng)的總體框架結(jié)構(gòu)
2.8 結(jié)束語
參考文獻
第3章智能計算技術(shù)
3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
3.1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舉例
3.2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.2.1 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
3.2.2 Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解優(yōu)化問題的思想
3.2.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解FMS調(diào)度問題
3.2.4 旅行商問題(TSP）的Hopfield網(wǎng)絡(luò)求解
3.3 模擬退火算法
3.3.1 模擬退火算法簡介
3.3.2 基于Hopfield優(yōu)化模型的模擬退火求解算法
3.4 遺傳算法
3.4.1 遺傳算法簡介
3.4.2 遺傳算法舉例
3.5 粒子群算法
3.5.1 引言
3.5.2 改進的PSO算法優(yōu)化
3.5.3 算法性能準(zhǔn)則
3.5.4 對于有約束優(yōu)化問題的求解算法
3.5.5 優(yōu)化問題應(yīng)用
參考文獻
第4章上衣紙樣設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
4.1 引言
4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上衣樣板設(shè)計方法
4.2.1 實驗步驟
4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)算法
4.2.3 基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值學(xué)習(xí)
4.3 網(wǎng)絡(luò)的測試與結(jié)果分析
4.4 結(jié)論
參考文獻
第5章基于人工智能的優(yōu)化排料系統(tǒng)
5.1 研究背景和意義
5.1.1 排料問題的研究背景
5.1.2 研究排料問題的意義
5.2 國內(nèi)外研究歷史及現(xiàn)狀
5.2.1 國外研究現(xiàn)狀
5.2.2 國內(nèi)的研究現(xiàn)狀
5.2.3 國內(nèi)外服裝排料技術(shù)的研究趨勢
5.3 解決二維排料問題的常用算法
5.3.1 針對不規(guī)則形狀排料問題的局部優(yōu)化算法
5.3.2 啟發(fā)式方法
5.3.3 排樣問題的技術(shù)難點
5.4 遺傳粒子群算法在二維不規(guī)則排料中的應(yīng)用
5.4.1 實例
5.4.2 排料布局的編碼方式
5.4.3 適應(yīng)度函數(shù)
5.4.4 多邊形面積的計算
5.4.5 數(shù)據(jù)的存儲形式
5.4.6 種群及參數(shù)的初始化
5.4.7 交叉算子
5.4.8 選擇運算
5.4.9 變異算子
5.5 基于虛擬力的遺傳粒子群算法
5.5.1 利用遺傳粒子群算法的結(jié)果和分析
5.5.2 基于虛擬力的遺傳粒子群優(yōu)化算法
5.6 總結(jié)
參考文獻
目錄
ⅲ
ⅳ計算機服裝智能制造系統(tǒng)中的智能計算與應(yīng)用
第6章服裝縫紉吊掛生產(chǎn)線的遺傳調(diào)度技術(shù)研究
6.1 引言
6.1.1 問題的提出
6.1.2 服裝縫紉吊掛生產(chǎn)線調(diào)度技術(shù)的相關(guān)研究
6.1.3 存在的問題和解決方案
6.2 服裝吊掛線及生產(chǎn)工藝的研究內(nèi)容
6.2.1 縫制系統(tǒng)的生產(chǎn)方式
6.2.2 服裝吊掛生產(chǎn)系統(tǒng)的工藝適應(yīng)性
6.2.3 吊掛生產(chǎn)線的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)特點
6.2.4 服裝吊掛生產(chǎn)系統(tǒng)的工藝設(shè)計方法
6.2.5 吊掛系統(tǒng)與傳統(tǒng)的流水線比較
6.2.6 目前國內(nèi)外服裝吊掛生產(chǎn)系統(tǒng)產(chǎn)品介紹
6.3 服裝縫制生產(chǎn)工藝計算機輔助編排與計劃的主要研究內(nèi)容
6.3.1 流水線生產(chǎn)的特點和組織條件
6.3.2 服裝流水生產(chǎn)線的組織設(shè)計
6.4 基于遺傳算法的服裝生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)
6.4.1 服裝縫紉流水線的調(diào)度研究
6.4.2 流水線調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)
6.4.3 流水線調(diào)度目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化原理
6.4.4 遺傳算法的求解
6.5 計算實例及服裝縫制調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)
6.5.1 設(shè)計系統(tǒng)功能及使用方法介紹
6.5.2 系統(tǒng)計算結(jié)果部分
6.5.3 吊掛生產(chǎn)線動態(tài)模擬
6.6 優(yōu)化設(shè)計的應(yīng)用實例——男式襯衫
6.7 結(jié)論
參考文獻
第7章鋪布與裁剪服裝生產(chǎn)過程的遺傳優(yōu)化調(diào)度
7.1 引言
7.2 計算機鋪布與裁剪服裝生產(chǎn)系統(tǒng)過程
7.3 基于遺傳算法的鋪布與裁剪順序優(yōu)化方法
7.3.1 問題的表達
7.3.2 種群的初始化
7.3.3 交叉與變異算子
7.4 適應(yīng)函數(shù)與子代的復(fù)制方法
7.5 實驗結(jié)果及討論
7.6 結(jié)論
參考文獻
第8章服裝面料的智能聚類研究
8.1 服裝面料變形舒適性的粒子群聚類研究
8.1.1 粒子群算法
8.1.2 C均值算法
8.1.3 粒子群聚類算法
8.1.4 粒子群聚類舉例
8.2 服裝面料性能的模糊聚類研究
8.2.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
8.2.2 基于模糊等價關(guān)系的聚類研究
8.2.3 遺傳模糊C均值聚類研究
參考文獻

章節(jié)摘錄

計算機服裝智能制造系統(tǒng)中的智能計算與應(yīng)用第1章 緒論20 世紀70 年代以來, 計算機輔助下的服裝打板、推板排料、自動裁床、單元吊掛系統(tǒng)等技術(shù)得到了發(fā)展及應(yīng)用, 極大地提高了服裝生產(chǎn)效率。隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的來臨，反應(yīng)速度成為服裝市場競爭的關(guān)鍵因素，計算機輔助下的服裝工業(yè)生產(chǎn)仍存在一些阻礙反應(yīng)速度的問題，例如設(shè)計和打板系統(tǒng)彼此孤立、對使用者專業(yè)水平要求高，自動裁剪工序前后需大量的人工準(zhǔn)備工作，工藝設(shè)計缺乏動態(tài)優(yōu)化等，極大地影響了服裝生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。人工智能(AI)廣義地講就是用計算機模擬和再現(xiàn)人類的某些智能行為。經(jīng)過40多年的發(fā)展，AI技術(shù)已在航空航天、機械制造、建筑設(shè)計等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，而在服裝這一柔性體加工領(lǐng)域的應(yīng)用相對滯后。如何運用人工智能技術(shù)解決服裝工業(yè)生產(chǎn)中存在的問題是當(dāng)前相關(guān)領(lǐng)域科研人員的研究熱點。人工智能離不開計算機技術(shù)的支持，這里針對計算機輔助下的服裝生產(chǎn)中關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行分析，介紹相關(guān)智能技術(shù)的應(yīng)用研究和最新方法。在此基礎(chǔ)上，提出了智能化服裝CAD 系統(tǒng)的構(gòu)想。1.1服裝工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的智能化發(fā)展計算機輔助下的服裝工業(yè)生產(chǎn)包括計算機輔助設(shè)計(Computer Aided Design，CAD)、計算機輔助工藝規(guī)劃( Computer Aided Process Planning，CAPP) 和計算機輔助制造(Computer Aided Manufacture，CAM) 等傳統(tǒng)模塊，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，一個以信息流為核心，從設(shè)計制造、生產(chǎn)管理到市場營銷數(shù)字化、集成化的新型生產(chǎn)模式正在成為服裝工業(yè)的發(fā)展方向。這里將討論重點放在涉及服裝柔性體特征的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，如CAD、CAPP、CAM 階段。針對這些環(huán)節(jié)的生產(chǎn)現(xiàn)狀和智能技術(shù)的應(yīng)用研究分別進行討論。1.1.1服裝CAD系統(tǒng)的智能化服裝CAD的研究屬于計算機在服裝工業(yè)上應(yīng)用較為成熟的領(lǐng)域，主要包括打板、放碼（推板）、排料系統(tǒng)。部分CAD公司推出了款式設(shè)計系統(tǒng)和三維試衣系統(tǒng)?？钍皆O(shè)計系統(tǒng)提供各種繪圖工具、圖像處理和換面料技術(shù)，供服裝設(shè)計師進行服裝效果圖繪制；繪制好的效果圖經(jīng)評審，不滿意的款式被淘汰或修改，滿意的款式則由打板師利用打板系統(tǒng)對其進行再創(chuàng)作。打板系統(tǒng)提供各種輔助操作，如省道轉(zhuǎn)移、打褶、放縫、對格對條、圓順曲線等功能，提高樣板生成速度；最新的三維（3D）試衣系統(tǒng)可將打好的二維（2D）樣板縫合到3D人體模型上，穿衣模型可以多視角旋轉(zhuǎn)，即時顯現(xiàn)2D樣板效果；放碼系統(tǒng)根據(jù)推板規(guī)格，瞬間完成放碼功能。排料系統(tǒng)可以快速完成多種排料方案，以便企業(yè)成本控制?？傮w來講，現(xiàn)有CAD系統(tǒng)主要提供輔助繪圖和計算功能，立體可視化和智能化正在成為CAD系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。目前針對可視化的研究成果較多，如面料懸垂性、動感模擬、2D樣板與3D款式的相互轉(zhuǎn)換、虛擬交互設(shè)計等；針對智能化的研究主要取得了一些局部智能功能的實現(xiàn)，如日本YUKA公司的打板系統(tǒng)的自動打板功能：先選定某種款式，輸入胸圍、腰圍等關(guān)鍵尺寸，相應(yīng)的板型就自動生成，即度身定做。其實現(xiàn)原理是將專家對某種板型的打板過程存儲在計算機中，然后根據(jù)不同的關(guān)鍵部位尺寸重復(fù)執(zhí)行該過程，實現(xiàn)固定款式的自動生成。有些排料系統(tǒng)可將人機交互獲得的優(yōu)化方案存儲、添加到自動排料方案中，實現(xiàn)一種“學(xué)習(xí)”功能。智能化服裝CAD是使CAD系統(tǒng)能夠在某種程度上具有設(shè)計師般的智能和思維方法，而不單單是一個重演過程，從而把設(shè)計自動化引向深入。服裝CAD系統(tǒng)要實現(xiàn)智能化，仍有很多問題有待解決：款式設(shè)計和打板兩系統(tǒng)是以鼠標(biāo)、計算機屏幕等新工具代替?zhèn)鹘y(tǒng)畫筆、剪刀，實現(xiàn)了設(shè)計人員工作過程的再現(xiàn)，使用熟練過程需要一定時間，仍需要專業(yè)人員操作，缺乏智能性；兩個系統(tǒng)彼此孤立，款式系統(tǒng)負責(zé)設(shè)計意圖的視覺表達，打板系統(tǒng)負責(zé)款式圖的工藝實現(xiàn)，需要不同專業(yè)人員進行二次創(chuàng)作建立聯(lián)結(jié)；排料系統(tǒng)的智能優(yōu)化學(xué)習(xí)功能也有待提高。智能化的款式設(shè)計系統(tǒng)應(yīng)該是建立在對設(shè)計師思維活動充分研究和把握的基礎(chǔ)之上，運用計算機技術(shù)對這種形象創(chuàng)作思維進行模擬，使系統(tǒng)能根據(jù)設(shè)計要求自動生成符合要求的款式。智能化的打板系統(tǒng)可以是建立在模型庫基礎(chǔ)之上的專家打板系統(tǒng)，將款式系統(tǒng)和打板系統(tǒng)實現(xiàn)功能的合并，通過對款式圖的模式識別分類與打板庫聯(lián)結(jié)，運用推理機制自動生成2D板型。1.1.2服裝CAM 系統(tǒng)的智能化20世紀60年代末~70年代初，服裝機械供應(yīng)商開始推出計算機輔助裁剪和縫制技術(shù)。該項技術(shù)可以實現(xiàn)布匹自動拾取，利用自動鋪料機進行無張力鋪料，用數(shù)控(NC)裁刀進行裁剪，然后由人工將裁片層層剝離開，按照縫制順序掛到UPS(Unit Production System)的吊架上，UPS將裁片沿軌道運送至各個車位縫制，車位工人的狀態(tài)信息由反饋裝置送回電腦控制中心，通過人機交互的方式調(diào)節(jié)UPS的運輸平衡。自動裁剪和吊掛縫制系統(tǒng)大大提高了服裝的裁剪精度和縫制加工效率，但是其中大量的人工輔助操作影響了整個系統(tǒng)高效性的發(fā)揮，主要體現(xiàn)在裁剪排序和裁片分離兩個瓶頸階段：第一，自動裁剪設(shè)備往往由多臺鋪料機與一臺裁剪機協(xié)調(diào)工作，彼此的工作順序需要安排，如果設(shè)備之間的工作次序安排不當(dāng)，就會出現(xiàn)等待延誤時間，從而影響生產(chǎn)效率。實際生產(chǎn)中的排序通常由人工進行，工序安排花費時間長且達不到最優(yōu)。第二，當(dāng)數(shù)控裁床完成裁剪任務(wù)以后，成疊的裁片需要人工進行分片，按縫制順序掛在UPS的吊架上。這種人工分離裁片的過程占用了大量的生產(chǎn)時間，降低了生產(chǎn)效率，并且容易出錯。針對這些問題，可以考慮運用遺傳算法、智能自主體、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)加以解決。Wong［1］等人將遺傳算法(GA)運用于裁剪排序問題：他們把每一項待排序的任務(wù)看做一個基因，一種任務(wù)排列順序就是一個染色體，每個染色體有一個評估值E:E=∑Nn=1C(xn)+∑Nn=1I(xn)－∑Nn=1∑Mm=1S(xnm)(1-1)式中，C(xn)——裁剪時間；I(xn)——等待時間；S(xnm)——xn任務(wù)在m號鋪料機上的準(zhǔn)備時間。首先由計算機隨機產(chǎn)生不同的排序順序(染色體)，構(gòu)成第一代群體；為了防止過早收斂，用線性標(biāo)準(zhǔn)化法將染色體評估值E轉(zhuǎn)換為適合度Fi：Fi=C+(i－1)di=1,2,…,S(1-2)式中，C——初始常量；S——群體數(shù)量；d——E值線性下降的斜率。用適應(yīng)度比例法選擇交配個體，經(jīng)過交叉、變異產(chǎn)生后代直至迭代過程收斂，算法結(jié)束。最優(yōu)排序模型是總裁剪時間、等待時間最小，如果鋪料時間∑S(xnm)小于或等于裁剪時間∑C(xn－1)，裁剪機就可以持續(xù)不斷地工作，反之，等待時間I(xn)產(chǎn)生。在實際應(yīng)用過程中，用GA方法可以產(chǎn)生無等待時間的排序任務(wù)，大大優(yōu)于手工排序。針對人工分離裁片工作，Czarnecki 研制了一個雙功能機器人工作單元［2］，該機器人工作單元由高架移動軌道裝置和分片拾取裝置集成，能實現(xiàn)如下功能：①準(zhǔn)確分開拾取成疊裁片的最上面一層，同時保持下層裁片不動。②將拾取的裁片掛到UPS的吊架上。采用離線程序控制機器人工作單元，控制軟件根據(jù)任務(wù)描述(CAD階段的設(shè)計信息和縫制順序安排)自動生成機器人行動程序，使機器人能夠準(zhǔn)確無誤地將自動裁床裁好的衣片按加工順序分開拾取，送到UPS裝置上。由于該機器人控制程序的智能化生成，特別適合于中小批量、多品種的服裝生產(chǎn)。另外，在服裝的整個加工過程中，對面料的手工操作如搬運、拾取、擺放、層疊等占據(jù)了大概70%的生產(chǎn)加工時間，而且按照嚴格的生產(chǎn)控制標(biāo)準(zhǔn)，某些環(huán)節(jié)中面料的擺放誤差要控制在1mm以內(nèi)。要提高服裝生產(chǎn)效率和精確性，就要考慮用智能化的操作過程代替人工過程。這些人工過程中面料通常都是與光滑表面接觸的，但Shenoy［3］認為，如果面料被擺放在粗糙表面上，會有利于面料擺位的控制。他設(shè)計了一個實驗裝置，用皮帶傳動裝置拖動一塊面料條在普列克斯玻璃上線性滑動，并用質(zhì)量塊的運動模擬面料的振動，用彈簧模擬摩擦反饋補償建立模型。面料的拖動操作作為控制輸入，面料的擺放位置作為控制輸出，摩擦補償作為前向反饋，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器進行控制，通過激光邊緣檢測裝置檢驗表明，比傳統(tǒng)的PID控制器具有更好的面料軌跡跟蹤及對面料特性變化的魯棒性。1.1.3服裝CAPP系統(tǒng)的智能化服裝CAPP是連接服裝CAD和CAM的橋梁，根據(jù)不同設(shè)計款式的加工要求，平衡合理地安排設(shè)備和人員勞動，使服裝的設(shè)計信息轉(zhuǎn)換成服裝的加工信息。最初在計算機輔助服裝工業(yè)生產(chǎn)的研究中并沒有很明確地分出CAPP模塊，隨著服裝工業(yè)集成制造、靈敏制造的發(fā)展要求，工藝設(shè)計作為生產(chǎn)過程技術(shù)準(zhǔn)備的重要環(huán)節(jié)，其信息化、智能化發(fā)展成為必然。目前我國的計算機輔助服裝工藝設(shè)計尚處起步階段，杭州愛科、北京六合生等少數(shù)幾家公司推出的商業(yè)化CAPP模塊，可提供在電腦上編制、設(shè)計、修改、管理工藝文件和圖表，由于我國CAM技術(shù)的嚴重滯后，也只能是屏幕上談兵——實現(xiàn)工藝設(shè)計過程的電腦重演。瑞典ETON、美國GGT、法國LECTRA等公司的工藝設(shè)計系統(tǒng)可實現(xiàn)與CAM系統(tǒng)的集成，根據(jù)不同款式要求進行工序分解，自動計算勞動時間和成本，將設(shè)計結(jié)果傳送給單元生產(chǎn)系統(tǒng)，實現(xiàn)對吊掛運輸及縫制生產(chǎn)線的控制。工藝設(shè)計的主要目的是實現(xiàn)流水線的平衡和優(yōu)化、降低成本、提高效率。信息化服裝工業(yè)生產(chǎn)要求服裝CAPP具有：①滿足多品種小批量服裝生產(chǎn)導(dǎo)致的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和工藝變化大而周期短的設(shè)計要求。②除了初始工藝設(shè)計優(yōu)化外，要有始終保持流水線動態(tài)平衡的能力。也即要求CAPP具有能夠根據(jù)環(huán)境、任務(wù)的變化產(chǎn)生實時反應(yīng)的智能性。目前與CAM系統(tǒng)集成的CAPP模塊多是建立在工藝設(shè)計經(jīng)驗基礎(chǔ)之上的原型系統(tǒng)，當(dāng)流水線上出現(xiàn)因人員誤工或機器故障等因素造成工序平衡破壞、需要不斷重新調(diào)整時，這些模塊缺乏智能化自調(diào)節(jié)動態(tài)平衡的能力，仍需要人工進行交互設(shè)計，極大地影響了生產(chǎn)效率。Czarnecki等人嘗試對服裝加工過程進行動態(tài)模擬，運用智能代理體控制流水線的平衡，取得了很好的效果。他們首先對流水線知識進行表示：把流水線的一系列操作用O表示，其特性由操作者OP和機器M兩個數(shù)組描述，流水線的排序問題就可表達為：O1({Op1,Op2,…,Opn},{M1,M2,…,Mn})≥O2({Op1′,Op2′,…,Opn′},{M1′,M2′,…,Mn′})即不斷為操作工序安排操作者和設(shè)備，直到滿足工藝約束條件：操作O1必須在操作O2之前完成。為了維持流水線的動態(tài)平衡，在流水線上安排一些機動任務(wù)作為緩沖，當(dāng)各工序的操作時間稍有不平衡時，可通過機動任務(wù)維持平衡，但當(dāng)出現(xiàn)大的波動時，機動任務(wù)會很快被消耗，智能代理體監(jiān)測到這一情況后，立刻根據(jù)約束滿足算法調(diào)整流水線使其重新達到平衡。另外，對于接受訂單加工的服裝企業(yè)，其生產(chǎn)進度和流水線安排時時處于變動之中，工藝設(shè)計安排還可以考慮運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能技術(shù)加以解決，如：Chen等將基于模擬退火概念的啟發(fā)式解決程序用于服裝企業(yè)生產(chǎn)進度安排問題［4］，Chan等將遺傳算法用于縫制流水線的平衡問題［5］等。…… 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