压路机显示界面警示信息优化设计研究

姚君 苑梦迪

关键词：压路机显示屏;界面警示信息;优化设计;层次分析法;遗传算法

1压路机显示界面样本分析

压路机在碾压作业过程中容易发生安全事故，驾驶室显示屏方便驾驶员及时查看车辆运行状况及故障信息的提示，同时降低安全事故的发生。由于驾驶员在作业过程中环境复杂、影响因素较多，在车辆出现报警信息时，驾驶员能够快速且准确的读取警示信息并作出补救，因此，显示屏警示信息显示方式的设计就显得尤为重要。通过对压路机显示界面存在问题进行分析，提出合理的界面警示信息显示方式的优化设计方案，提高驾驶员读取压路机警示信息的快速有效性。

1.1显示界面警示信息的调查与问题分析

压路机显示器分为两部分：显示屏和实体按键。显示屏的基本功能：显示机器工作状态、警示信息显示、信息查询、操作标定、维护保养故障信息调取。双钢轮压路机显示屏的报警方式有界面信息提示和峰鸣声音提示两种;界面信息提示主要分为三种：主界面标题栏的图标提示、空白区域字体弹出框提示、界面机身数据提示。但现有压路机显示屏界面警示信息的提示方式仍存在不合理之处，显示屏通过界面将信息传递给驾驶员，驾驶员以此作为依据进行操作，从而实现信息传递，而在此交互过程中主要研究对象是人。因此，影响驾驶员获取信息有效性的因素有：字体、颜色、提示方式等。

界面警示信息显示存在的问题主要有：重要信息的提示不足;警示信息显示方式不合理;由于信息本身的问题造成信息的混淆性;多信息源，多影响因素的干扰。在进行界面警示信息显示优化设计时应注意一些问题：优化警示信息的显示方式，注意提高驾驶员读取警示信息的反应时长，降低信息误读;注意警示信息的定位;避免引起错误信息读取的设计。面对多报警信息源时，需要忽略次要信息，突出主要信息;在忽略部分信息时应考虑提示信息的重要性。

1.2显示界面样本确定

压路机界面警示信息评价指标的选择，应有利于对操控压路机驾驶员的信息读取进行全面的分析，并能够最大限度地客观反映驾驶员对于车辆警示信息识别、读取的要求。在对压路机显示屏警示信息提示方式问题进行分析，驾驶员的生理、心理特征分析以及国内外相关文献整理后，从显示屏警示信息提示方式的三个层面进行要素分析，总结出影响驾驶员迅速获取界面警示信息的要素，焦点小组（由7名设计专业研究生所组成）对市场上常见的压路机显示界面的警示信息进行了要素分析，最终确定了8个样本要素：包括机身数据提示类型（X1）、机身数据颜色（X2）、图标颜色（X3）、图标背景色（X4）、弹出框字体式样（X5）、弹出框字体大小（X6）、弹出框字体颜色（X7）、弹出框背景色（X8）。细分样本要素如下表1所示。

2压路机界面警示信息优化模型的构建

2.1构建样本要素评价体系

样本要素评价体系是由若干评价指标组成的有机整体，是多准则、多元多属性的价值判断，通过检验模型建立的科学与否，决定评价结果的有效性。用户依据量表对样本要素进行评价，将样本要素分类，设置相应问题对要素类型进行评价。

2.1.1计算样本要素权重

利用层次分析法（analytic hierarchyprocess，AHP）计算样本要素的权重值。将复杂问题的因素划分层次，在每个层次中，两两元素比较其相对重要性，进而得出所有要素的权重值。首先将样本要素的重要性使用数据定量表示，进行用户问卷调查，问卷使用（1～9）点语言量表，要求用户在1～9范围内给出重要性分数，得到18组成对比较矩阵A。

1）针对构建的矩阵，计算各个要素权重：

研究邀请了12名设计专业且对压路机有相关研究的研究生作为被试者，进行用户评价指标权重评比问卷调查，要求被试对8个要素进行相对重要性评比，得到了18个判断矩阵，将得到的矩阵代入公式（1）、（2）、（3）进行一致性检定，结果得一致性比率CR均小于0.100，根据公式（1）得到8个层面评价指标的权重值，如表2所示。

2.1.2用户评价实验

基于构建的样本要素的用户评价体系，选用Likert7点计分法去设计显示界面警示信息提示方式的偏好调查问卷。实验研究邀请18名设计专业的研究生，其中男女比例5：4，年龄为22-26岁。要求被试者对设计方案进行操作，并对设计样本进行打分。在实验之后，对所有收集到的数据进行汇总，经由上述评价实验测量得到18种警示信息提示方式对于23项评价指标的分值，问卷评价结果整理后可得表3。

2.2构建警示信息优化模型

根据数量化理论I类的思想，将警示信息设计模式作为自变量，将用户评价值作为因变量。警示信息设计模式作为项目，将警示信息的各种类型作为类目。假设有m个项目，第i个项目的个样本中的反应，可得

假设因变量与各项目、类目的反应间存在线性关系，则可建立用户评价值与设计模式各设计类型的线性模型：

对照界面警示信息样本要素分类表与式（1），得到1 8个警示信息样本的反应矩阵。利用Matlab软件求解数学模型，得到表4。

3界面警示信息優化实验设计

3.1基于正交原则的方案设计

根据确定的界面警示信息的8个样本要素及要素与子类型的分布，因此，会有4374（3x2=4374）种方案组合。为提高实验效率，采用正交实验设计抽取具有代表性的样本进行优化实验。使用软件Minitab，根据7要素3水平和1要素2水平的实验，选用L18（2x3）的正交表，最终确立了18组具有代表性的组合。Minitab输出组合表，如表5所示。

3.2构造适应度函数

遗传算法优化的关键是建立适应度函数，适应度函数的大小用来区分个体的优劣性，约束优化的收敛速度及最优解的输出。基于遗传算法的显示界面警示信息优化设计的适应度函数本质上是建立显示界面警示信息设计模式与用户评价指标之间的映射关系，通过运用层次分析法确定各要素权重，将权重值作为适应度函数的系数，用户对样本要素的评价可以得出警示信息设计模式的分值矩阵，并计算出每矩阵的适应度值。通过用户体验评价结果以及层次分析评价实验结果计算出用户体验评价实际值，即是最优目标值。则可建立适应度函数值F：

其中：分别表示由数量化理论I所得到的“机身数据提示方式、机身数据颜色、图标颜色、图标背景色、弹出框字体式样、弹出框字体大小、弹出框字体颜色、弹出框背景色”的预测结果。

3.3 GA优化设计

染色体编码与选择初始种群界面警示信息优化设计样本共包合8个要素，每个要素下合有2-3个类型。将界面警示信息优化组合进行染色体编码，根据二进制编码每组样本将产生23位的二进制位染色体串，分别将18组样本组合进行编码，得到18组染色体串并将其作为遗传进化的初始种群。构建的18組样本组合染色体编码如表6：

遗传算法选择、交叉、变异的方式分别为轮盘赌法、单点交叉法、翻转法，在软件MATLAB中设置遗传算法的交叉率Pc为0.60，变异率P为0.1，种群规模取100，终止代数取100代。执行程序后，可以得到适应值的趋势图，如图1所示。

4实验结果分析与验证

4.1试验结果分析

通过观察适应度函数值趋势图可以发现，进化至第11代时，目标函数值开始逐步稳定为1.3129，表明此时适应度函数已经收敛。此时界面警示信息样本组合的二进制编码为“10 100 100 001001 001 001 001”，对其进行解码，得（X11、X21、X31、X43、X53、X73、X83），即表示对于双钢轮压路机界面警示信息组合模式来说，最佳的组合模式是机身数据提示方式“闪亮”、闪频：0.67s/次、机身数据颜色“红色”、图标颜色“白色”、图标背景色“红色”、弹出框字体式样“微软雅黑”、弹出框字体大小“75px”、弹出框字体颜色“白色”、弹出框背景色“红色”。优化前后界面警示信息提示方式如图2所示。

4.2试验设计验证

针对实验结果验证经遗传算法优化界面警示信息的方法是否有效，利用心理学实验软件E-prime进行视觉搜索实验，记录优化前后显示屏界面获取警示信息的反应时和正确率，比较两者数据，若优化后的反应时较短，正确率较高，证明界面优化有效;反之，则无效。

实验设计：邀请15位设计专业人员，观察界面警示信息提示方式来获取信息，记录优化前后界面的反应时长和正确率，如表7。将所得数据录入SPSS进行方差分析，实验结果如表8：对比优化前后的正确率，无显著性差异（P=0.255，P>0.05），优化前后的反应时效应显著（P=0.001，P<0.05）。因此，优化后的界面用时更少，认为其搜索效率更好，界面警示信息呈现方式更优。

5结语

针对压路机显示屏界面警示提示方式存在的问题，提出了基于遗传算法的压路机显示界面警示信息优化方法，梳理了警示信息的提示方式与存在问题，总结了界面警示信息样本要素，得到了各要素的权重值，其中“图标背景色”所占比重最大;同时建立了警示信息设计模式的模型，在此基础上利用遗传算法优化界面警示信息设计组合，并利用心理学实验软件E-prime对其结果进行验证，优化后的界面，用户的正确率无显著性差异，反应时存在显著性差异，说明优化后的界面视觉搜索用时更少，同时也证明了界面警示信息的优化具有有效性。但是，需要指出的是界面警示信息的优化方式有很多，后续的研究中将会结合多方面因素，从多角度优化界面警示信息。