随着社会生产力的不断提高和人们物质生活的极大丰富，客户不再仅仅满足于功能上能够满足其需求的产品，同时也对产品的外观形态、风格特征等有了符合自己个人色彩的独特要求，在日益激烈的商业环境中，必须认识到产品个性化设计的重要性。 快速准确的响应用户的需求是产品个性化设计的关键，让用户参与产品设计的过程将是一个非常有效的解决方案。通过人机交互可以很好的让用户参与进来，强调协同交互和用户参与的交互式遗传算法，可以完美的实现这一功能。但是目前普遍采用的交互式遗传算法忽略了决策者心理变化对决策行为产生的影响，难以及时准确地捕获用户需求和把握用户偏好，从而导致收敛速度慢，用户疲劳问题突出。为此，本文提出一种基于结合区间参照的前景理论的交互式遗传算法(Interactive genetic algorithm based on prospect theory improved with interval refer-ence, IGA-PTIR)。在IGA-PTIR中，进化个体的适应值由前景理论的前景价值来表示，以此来修正用户由于认知的模糊性和不确定性所产生的个体适应值的偏差。根据用户对个体的打分总是习惯性的参照评价过的个体和当前最优个体的特点，本文在前景理论中引入区间参照，提出区间前景价值的概念，保证了由区间前景价值改进的个体适应值更加客观准确。然后采用优势度策略来对同一代中所有个体进行排序，选择出优秀个体，以便进行后续的交叉和变异遗传操作。 本文将IGA-PTIR算法应用到汽车轮毂设计系统，并与传统的交互式遗传算法进行了对比。实验结果表明，该算法在提高收敛速度和减轻用户疲劳方面有很大的提升。
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