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摘要 ：为提高虚拟现实（VR）系统中信息获取与任务选择的效率，增强交互体验，降低用户的认知负荷，在VR场景设计阶段有效组织和利用用户的认知心理与设计要素是至关重要的。本文基于认知资源理论，重点分析用户的低认知负荷要求和对用户良好感知体验的需求，提出一种低认知负荷要求下的VR系统场景任务优化设计方法。利用人机混合智能辅助预测用户认知负荷，将智能优化遗传算法融入VR系统设计要素优化中，以低认知负荷原则为目标函数，以最小化认知负荷为目标函数，以重要知识粒度节点作为VR系统设计资源要素优化过程中的适应度函数，结合智慧城市VR系统任务信息界面的多通道认知，开展系统资源特征优化应用研究。本研究通过虚拟现实眼动实验，对VR系统中相同设计任务需求，验证并比较了传统设计流程得到的解决方案和本文方法优化的解决方案。结果表明，用户在与本文提出的优化方案交互时，认知负荷更低，任务操作体验更好。因此，本文研究的优化方法可以为虚拟现实系统的构建提供参考。
VR任务多目标优化研究
主要关键词
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