| Titre : |
Instrumental shade sorting of coloured fabrics using genetic algorithm and particle swarm optimisation |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Elham Hasanlou, Auteur ; Ali Shams Nateri, Auteur ; Hossein Izadan, Auteur |
| Année de publication : |
2023 |
| Article en page(s) : |
p. 454-463 |
| Note générale : |
Bibliogr. |
| Langues : |
Anglais (eng) |
| Catégories : |
Algorithmes génétiques
Colorimétrie
Dispositifs de tri
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995.
Algorithme
Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Cette méthode d'optimisation se base sur la collaboration des individus entre eux. Elle a d'ailleurs des similarités avec les algorithmes de colonies de fourmis, qui s'appuient eux aussi sur le concept d'auto-organisation. Cette idée veut qu'un groupe d'individus peu intelligents peut posséder une organisation globale complexe.
Ainsi, grâce à des règles de déplacement très simples (dans l'espace des solutions), les particules peuvent converger progressivement vers un minimum global. Cette métaheuristique semble cependant mieux fonctionner pour des espaces en variables continues. (Wikipedia)
Textiles et tissus teints
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| Index. décimale : |
667.3 Teinture et impression des tissus |
| Résumé : |
In the present research by combination of Clemson Colour Clustering (CCC) instrumental shade sorting method and two metaheuristic algorithms, a genetic algorithm (GA) and a particle swarm optimisation (PSO), two new shade sorting methods, called CCCGA and CCCPSO were proposed. Then these proposed methods were applied on 16 well-prepered colour sets made of coloured fabrics and their results were compared using some important performance evaluation factors. The results of the methods were also compared with conventional CCC shade sorting method and a method based on CCC combined with k-means technique (CCCk). The results obtained from various shade sorting methods showed that the CCCGA and CCCPSO methods successfully sorted the coloured fabrics with high efficiency, and their results slightly outperformed the results of the CCC method. |
| Note de contenu : |
- INTRODUCTION : Genetic algorithm - Particle swarm optimisation
- MATERIALS AND METHODS : Preparation of samples and colour measurement - Determining the colour tolerance of coloured fabrics - Shade sorting using the genetic algorithm - Shade sorting using particle swarm optimisation
- RESULTS AND DISCUSSION : Performance evaluation factors of shade sorting methods - Number of sorted groups - Colour variation within the groups - Compactness of the points in sorted groups - Utilisation of the fabric
- Table 1 : Specifications and colour tolerance of the 16 fabric colour sets
- Table 2 : The values of the parameters and genetic operators used in the genetic algorithm
- Table 3 : The values of the parameters used in the particle swarm optimisation
- Table 4 : The colour variation within the groups formed by various shade sorting methods and the number of sorted groups by Clemson Colour Clustering (CCC) shade sorting
- Table 5 : The compactness of the points in sorted groups by different shade sorting methods
- Table 6 : The number of groups containing only one sample and the percentage of groups in low utilisation by different shade sorting methods |
| DOI : |
https://doi.org/10.1111/cote.12663 |
| En ligne : |
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cote.12663 |
| Format de la ressource électronique : |
Pdf |
| Permalink : |
https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=39682 |
in COLORATION TECHNOLOGY > Vol. 139, N° 4 (08/2023) . - p. 454-463
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Instrumental shade sorting of coloured fabrics using genetic algorithm and particle swarm optimisation in COLORATION TECHNOLOGY, Vol. 139, N° 4 (08/2023)
