微粒群算法與聚類分析在色彩設(shè)計(jì)中的應(yīng)用.pdf

1、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)開(kāi)始發(fā)展于20世紀(jì)60年代，在工業(yè)設(shè)計(jì)中扮演著非常重要的角色，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)的各個(gè)方面。隨著科技的發(fā)展與時(shí)代的進(jìn)步，人們對(duì)產(chǎn)品外觀造型的要求逐步提高。作為產(chǎn)品外觀的一個(gè)重要組成部分，色彩設(shè)計(jì)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的地位也越來(lái)越重要。計(jì)算機(jī)輔助色彩設(shè)計(jì)，可以快速、準(zhǔn)確、高效的對(duì)色彩方案進(jìn)行優(yōu)化，使色彩設(shè)計(jì)更具有合理性和創(chuàng)新性，從而提高產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)的效率和競(jìng)爭(zhēng)力。 微粒群優(yōu)化算法(PSO)是由Kennedy和Eberh

2、art于1995年提出的一種基于迭代的優(yōu)化算法，系統(tǒng)初始化為一組隨機(jī)解，通過(guò)某種方式迭代尋找全局最優(yōu)解。由于算法的易實(shí)現(xiàn)性和高效性，因此受到了人們的廣泛關(guān)注。它已成為與遺傳算法、禁忌搜索算法以及模擬退火算法并行發(fā)展的一種全局優(yōu)化算法。該算法己經(jīng)成功的運(yùn)用到了很多函數(shù)優(yōu)化和工程技術(shù)領(lǐng)域，并取得了很好的效果。 聚類分析是一種把數(shù)據(jù)集分成不同的群組，使群與群之間差別很明顯，而同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)盡量相似的方法。聚類作為數(shù)據(jù)挖掘的核心技術(shù)

3、，長(zhǎng)期以來(lái)，在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的研究和運(yùn)用，例如生物學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理等方面。 本文的主要研究?jī)?nèi)容圍繞計(jì)算機(jī)輔助色彩設(shè)計(jì)方法展開(kāi)。在研究微粒群優(yōu)化算法、聚類分析方法和色彩理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合計(jì)算機(jī)輔助工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，研究了基于設(shè)計(jì)實(shí)例和智能優(yōu)化算法的色彩設(shè)計(jì)方法，并實(shí)現(xiàn)了該色彩設(shè)計(jì)方法的主要功能。主要工作為： 1.將微粒群算法引入產(chǎn)品組件布局設(shè)計(jì)過(guò)程。 通過(guò)對(duì)微粒群算法的研究，

4、利用其簡(jiǎn)單、高效的特點(diǎn)，結(jié)合具體的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，將PSO應(yīng)用于產(chǎn)品組件布局設(shè)計(jì)中，初步實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品構(gòu)件的智能化組裝，一定程度上提高了產(chǎn)品設(shè)計(jì)的有效性和創(chuàng)新性。提出了一種基于微粒群算法的自適應(yīng)優(yōu)化布局求解算法，該算法以組件特征模型為基礎(chǔ)，引入人機(jī)交互技術(shù)，以滿足約束條件為目標(biāo)，利用微粒群算法從整體上自動(dòng)優(yōu)化布局方案。并以手機(jī)組件的布局求解為例，對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證。理論和實(shí)例分析表明，該算法能有效地生成多個(gè)手機(jī)組件布局方案。 2。結(jié)合色

5、彩理論和微粒群算法研究了色彩協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)方法。 在對(duì)色彩理論進(jìn)行了一定研究的基礎(chǔ)上，提取出一定的色彩設(shè)計(jì)原則和方法，提出了利用微粒群算法對(duì)色彩設(shè)計(jì)方案進(jìn)行智能優(yōu)化的方法。該方法為計(jì)算機(jī)輔助色彩設(shè)計(jì)提供了一定程度上的色彩理論知識(shí)輔助，有助于提高色彩設(shè)計(jì)的效率和提供色彩設(shè)計(jì)創(chuàng)意。在色彩協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)系統(tǒng)中，以RGB模型和孟塞爾色彩模型為基礎(chǔ)，利用微粒群算法對(duì)色彩設(shè)計(jì)預(yù)案進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，以經(jīng)典的色彩調(diào)和理論為約束設(shè)定適應(yīng)度函數(shù)，從而得到優(yōu)化的色彩

6、設(shè)計(jì)方案。通過(guò)在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)系統(tǒng)中對(duì)產(chǎn)品色彩方案優(yōu)化功能模塊的實(shí)現(xiàn)證明了該方法能快速有效的生成合理的、有創(chuàng)新性的色彩方案。 3。結(jié)合聚類分析和微粒群算法研究了基于設(shè)計(jì)實(shí)例的色彩設(shè)計(jì)方法。 設(shè)計(jì)實(shí)例中的色彩配置方案往往代表某一類型的設(shè)計(jì)風(fēng)格、慣例或趨勢(shì)，這對(duì)新的設(shè)計(jì)有重要的參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。將聚類分析方法和微粒群優(yōu)化算法結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助色彩設(shè)計(jì)中，提出了從參考設(shè)計(jì)實(shí)例中抽取色彩配置方案，并將其運(yùn)用于新設(shè)計(jì)的基于