Lautanauhaohjeen muodostus tavoitekuviosta geneettisellä algoritmilla
Arola, Antti (2009)
Kandidaatintyö
2009
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201002041295
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe201002041295
Tiivistelmä
Lautanauhatekniikka on monipuolinen menetelmä esimerkiksi kuvioitujen nauhojen kutomiseen, mutta uusien kuvioaiheiden suunnittelu, tai aloittelijalle jo valmiiden ohjeettomien kuviomallien jäljittely, voi helposti käydä työlääksi menetelmän ominaispiirteiden johdosta. Tämän työn tavoitteena oli kehittää ohjelmallinen työkalu auttamaan näissä ongelmissa automatisoimalla kudontaohjeen etsintä käyttäjän laatimalle tavoitekuviolle.
Ratkaisumenetelmän perustaksi valittiin geneettinen algoritmi, minkä johdosta työn keskeisintutkimusongelma oli kartoittaa algoritmin perusoperaatioiden parametrien ja tavoitekuvion kompleksisuuden keskinäisiä riippuvuuksia riittävästi toimivien arvosuositusten antamiseen ohjelman tulevassa käytännön käytössä. Työssä ei kehitetty sovellusalueeseen mukautettuja evoluutiooperaatioita, vaan keskityttiin luomaan hyvin tunnetuista elementeistä perusta, jota voi myöhemmin kehittää eteenpäin. Tablet weaving is a versatile method for weaving e.g. patterned bands, but the innate characteristics of the method can make designing new patterns from scratch, or even replicating existing bands without existing instructions, discouragingly labourious. This work aims to develop a software tool to ease these problems by automating the generation of weaving instructions from a target pattern designed by the user.
A genetic algorithm was chosen as the means to solve the problem, making the central problem of the work the mapping out of the interdependencies of the complexity of the target pattern and the parameters of the parameters of the basic operations of the algorithm to a level sufficient to produce rules for usable values in the practical applications of the software in the future. The scope of the work did not include developing new evolutionary operations customised to the problem domain: rather, the work aimed at creating a solid foundation out of well-known elements to be further refined and expanded at a later date.
Ratkaisumenetelmän perustaksi valittiin geneettinen algoritmi, minkä johdosta työn keskeisintutkimusongelma oli kartoittaa algoritmin perusoperaatioiden parametrien ja tavoitekuvion kompleksisuuden keskinäisiä riippuvuuksia riittävästi toimivien arvosuositusten antamiseen ohjelman tulevassa käytännön käytössä. Työssä ei kehitetty sovellusalueeseen mukautettuja evoluutiooperaatioita, vaan keskityttiin luomaan hyvin tunnetuista elementeistä perusta, jota voi myöhemmin kehittää eteenpäin.
A genetic algorithm was chosen as the means to solve the problem, making the central problem of the work the mapping out of the interdependencies of the complexity of the target pattern and the parameters of the parameters of the basic operations of the algorithm to a level sufficient to produce rules for usable values in the practical applications of the software in the future. The scope of the work did not include developing new evolutionary operations customised to the problem domain: rather, the work aimed at creating a solid foundation out of well-known elements to be further refined and expanded at a later date.