トータルファッションコーディネートシステムのためのハイブリッド型iGAの提案

摘要

ファッションコーディネートの支援を目的として，明確な評価関数を定義できない問題に有効な対話型遺伝的アルゴリズム(iGA）を使用する研究が報告されている．一方，これらの研究はトッブス単体，あるいは服の色に限定しそ適用するものがほとhどであり，トップスからボトムスまでトータルでのファッションコーディネートは実現できていない．トータルファッションコーディネートでは，個々の服の選択は色·柄·繊維などの好みがあるため多目的最適化問題であり，さらに服の組合せについても多目的最適化問題と言えるため，入子型の多目的最適化問題と考えることができる．本稿ではトータルファッションコーディネート支援システムを入子型の多目的最適化問題と考え，そのためのiGAの遺伝的操作の提案に関して報告する．提案手法では遺伝子をトップス部とボトムス部から構成し，トップスを肌着·中間着·上着の3層，ボトムスを1層で表した上で，各層はカテゴリ·色（HSV）·袖裾の長さで構成する．カテゴリ·袖裾の長さをバイナリ遺伝子HSVを実数値遺伝子で表したハイブリッドGAを用いて精度向上を図る．また，服データベースから取得するHSVについては，ユークリッド距離を考慮した選択を行う．システムを評価するために終了世代数，各世代のユーザの主観評価値，個体間の総ユークリッド距離を測定し，ユーザの嗜好を学習できていることを示す．