用戶體驗模糊優化設計方法及應用

用戶體驗是指用戶在使用一個產品或系統之前、使用期間和使用之后的全部感受，包括情感、信仰、喜好、認知印象、生理和心理反應、行為和成就等各個方面，具有較強的主觀性。用戶體驗的優化設計具有鮮明的學科交叉特征，屬于設計學、計算機科學與技術、機械工程、管理科學與工程等多學科的共性難題。在編寫過程中，筆者圍繞用戶體驗的優化設計，從跨學科的視角進行了系統探索，旨在促進用戶體驗各分科知識融通發展為以優化設計為核心的知識體系。為了有效應對用戶體驗的主觀性特征，本書將模糊理論引入到用戶體驗領域。為了對用戶體驗進行優化設計，本書嘗試將多目標進化優化理論、穩健設計理論、可靠性理論等與用戶體驗設計理論加以融合。
本書首先對模糊理論進行了系統論述，接著對多目標進化優化、穩健參數設計、人因差錯預防等三種用戶體驗優化設計方法進行了深入分析，在此基礎上，針對產品造型設計和交互設計，提出了用戶體驗模糊優化設計的具體方法，并結合實際應用案例對所提出的方法進行了驗證。本書是一本將模糊理論引入到用戶體驗設計領域的著作，并且是一本從多學科交叉融合的視角，采用定量研究的方式，系統性地探索用戶體驗優化設計的著作。
本書涉及的內容較多，有關本書的基礎知識，如調查研究、用戶體驗度量、怎樣做試驗、多變量分析、常用評價方法、需求分析與質量功能展開、色彩設計、人機交互設計、模糊理論與灰色系統理論在設計研究中的應用等，讀者可參考筆者已出版的《人因工程研究理論與方法》。
本書得到江蘇高校哲學社會科學研究項目“不確定因素影響下的產品用戶體驗優化設計研究（2023SJYB1078）”的資助，筆者在此深表謝意。在本書編寫過程中，筆者指導的研究生參與了文獻整理和文字校對工作，在此對他們表示感謝。本書的出版得到了化學工業出版社編輯的大力支持和幫助，筆者對此表示感謝。本書的部分內容參考了其他學者的論著，在此一并致謝，如有疏漏之處，敬請諒解。
2022年9月設計學由原來的藝術學學科門類調整為交叉學科門類，可授予工學、藝術學學位。用戶體驗是設計學研究的重要內容，本書以多學科交叉融合為特色，希望本書能夠推動用戶體驗研究的進一步發展，進而推動設計學學科的發展。
由于筆者水平有限，疏漏和不當之處在所難免，歡迎讀者批評指正。

李永鋒 朱麗萍
2024年1月于江蘇師范大學泉山校區

用戶體驗是用戶對產品、系統或服務的使用或預期使用所產生的感知和反應，具有較強的主觀性。如何對主觀性較強的用戶體驗進行優化設計受到越來越多的關注，本書系統論述了用戶體驗模糊優化設計方法及應用。第1章對用戶體驗優化設計進行介紹；第2章對模糊理論進行論述；第3～5章分別探討多目標進化優化、穩健參數設計、人因差錯預防等用戶體驗優化設計方法；第6～9章結合具體應用案例論述如何基于模糊信息進行用戶體驗的優化設計，內容包括面向多目標進化優化的產品造型設計、面向穩健參數設計的產品造型設計、面向穩健參數設計的用戶體驗設計、面向人因差錯預防的用戶體驗設計；第10章為總結和展望。本書將模糊理論引入到用戶體驗的優化設計中，論述了眾多用戶體驗優化設計的方法，內容具有獨創性，并通過詳細的案例介紹了每種方法的具體應用，實用性強。
本書適合作為設計學類、計算機類、機械類、工業工程類等相關專業的研究生和高年級本科生的教學參考書，也可供用戶體驗研究與設計人員閱讀和參考。

第1章 緒論   1
1.1 用戶體驗的含義 1
1.1.1 概述 1
1.1.2 可用性 2
1.1.3 用戶體驗與用戶體驗設計 3
1.1.4 用戶體驗的層次模型 5
1.1.5 用戶體驗的維度 5
1.2 用戶體驗的度量 9
1.2.1 用戶體驗度量的類型 9
1.2.2 用戶體驗度量中的模糊信息 10
1.3 用戶體驗的優化設計 11
1.3.1 多目標進化優化 11
1.3.2 穩健參數設計 12
1.3.3 人因差錯預防 12
1.4 主要研究內容和本書架構 13

第2章 模糊理論  15
2.1 模糊集合及其運算 15
2.1.1 模糊集合的定義與表示方法 15
2.1.2 模糊集合的相關概念與運算 16
2.1.3 模糊集合的截集與分解定理 18
2.1.4 模糊集合的擴張原理 19
2.1.5 模糊集合的距離與貼近度 20
2.2 模糊數及其運算 21
2.2.1 模糊數 21
2.2.2 區間數的算術運算 23
2.2.3 模糊數的運算 24
2.2.4 解模糊 25
2.2.5 模糊數排序 27
2.3 模糊關系及其運算 28
2.4 模糊聚類分析 30
2.4.1 數據規格化 30
2.4.2 構造模糊相似矩陣 31
2.4.3 求傳遞閉包 32
2.4.4 動態聚類分析 32
2.4.5 畫動態聚類圖 33
2.5 模糊語言與模糊邏輯推理 35
2.5.1 模糊語言 35
2.5.2 模糊條件語句 37
2.5.3 模糊邏輯推理 38
2.5.4 模糊推理系統 39
2.6 模糊問卷與模糊統計 40
2.6.1 模糊問卷 40
2.6.2 模糊統計 41
2.6.3 相似性整合法 44
2.7 模糊概率與模糊熵 46
2.7.1 模糊概率 46
2.7.2 模糊熵 47
2.8 模糊決策分析 49
2.8.1 模糊權重分析 49
2.8.2 模糊多屬性決策分析 53
2.8.3 模糊綜合評價 55
2.8.4 模糊優選 58
2.9 模糊測度與模糊積分 60
2.9.1 模糊測度 60
2.9.2 模糊積分 61

第3章 多目標進化優化  63
3.1 多目標優化 63
3.2 后偏好表達模式 66
3.3 多目標進化算法 67
3.3.1 NSGA-Ⅱ 67
3.3.2 PESA-Ⅱ 68
3.3.3 SPEA2 70
3.4 高維多目標進化算法 73
3.5 多目標進化算法的性能評價 74
3.6 多準則決策方法 77
3.6.1 層次分析法 77
3.6.2 TOPSIS 82
3.6.3 灰色關聯分析 86

第4章 穩健參數設計   90
4.1 穩健參數設計概述 90
4.1.1 品質工程的三個階段 90
4.1.2 穩健參數設計的含義 91
4.2 穩健參數設計的原理 92
4.2.1 品質特性與參數之間的關系 92
4.2.2 參數的分類 93
4.2.3 參數設計中的兩階段設計法 94
4.3 正交表及其使用 95
4.3.1 試驗設計 95
4.3.2 正交表概述 95
4.3.3 正交表的使用 97
4.4 品質損失的概念與品質損失函數 99
4.4.1 品質損失的概念 99
4.4.2 品質損失函數的引入 100
4.4.3 品質損失函數的四種類型 101
4.5 信噪比 103
4.6 穩健參數設計的試驗配置 105
4.7 穩健參數設計的流程 106
4.8 方差分析 110
4.9 試驗研究方法 111
4.9.1 獨立組設計 111
4.9.2 重復測量設計 112
4.9.3 復合設計 119

第5章 人因差錯預防   121
5.1 人因差錯及其分類 121
5.1.1 人因差錯的概念 121
5.1.2 人因差錯的分類 122
5.2 人因差錯分析 124
5.2.1 差錯和行動的七個階段 124
5.2.2 用戶分析 125
5.2.3 任務分析 127
5.2.4 因果分析 129
5.3 應對人因差錯的設計原則 130
5.4 失效模式與效應分析 132
5.5 故障樹分析 135
5.6 系統性人因差錯減少和預測方法 139

第6章 面向多目標進化優化的產品造型設計  141
6.1 基于多目標進化優化與多準則決策的產品造型設計 141
6.1.1 研究方法 141
6.1.2 案例研究 145
6.1.3 結果討論 162
6.2 基于穩健后偏好模糊表達模式的產品造型設計 166
6.2.1 研究方法 166
6.2.2 案例研究 171
6.2.3 結果討論 179

第7章 面向穩健參數設計的產品造型設計  180
7.1 基于模糊積分的產品造型多目標穩健參數設計 180
7.1.1 研究方法 181
7.1.2 案例研究 184
7.1.3 結果討論 193
7.2 基于模糊度量的產品造型多目標穩健參數設計 194
7.2.1 研究方法 195
7.2.2 案例研究 199
7.2.3 結果討論 207

第8章 面向穩健參數設計的用戶體驗設計  208
8.1 基于模糊網絡層次分析法的用戶體驗多目標穩健參數設計 208
8.1.1 研究方法 209
8.1.2 案例研究 215
8.1.3 結果討論 228
8.2 基于模糊邏輯的用戶體驗多目標穩健參數設計 229
8.2.1 研究方法 229
8.2.2 案例研究 232
8.2.3 結果討論 242

第9章 面向人因差錯預防的用戶體驗設計  244
9.1 基于FMEA 與FTA 的用戶體驗設計人因差錯分析 244
9.1.1 研究方法 244
9.1.2 案例研究 247
9.1.3 結果討論 254
9.2 基于模糊TOPSIS 的用戶體驗設計人因差錯分析 255
9.2.1 研究方法 255
9.2.2 案例研究 260
9.2.3 結果討論 268

第10章 總結和展望  272
10.1 總結 272
10.2 展望 273

參考文獻  274