本文从交互式遗传算法的基础理论、算法性能改进和实验平台3个方面进行研究。 在基础理论方面，首先研究交互式遗传算法的特征，分析用户偏好扮演环境角色、环境漂移特点、个体适应值随进化代数变化以及适应值噪声等问题；其次，基于关系代数建立交互式遗传算法模型，并对交互式遗传算法的各个要素进行抽象描述。 在算法性能改进方面， 主要从缩小搜索空间角度和机器代替用户角度进行研究。首先从缩小搜索空间角度提出两种改进方法：第一种是基于灭绝机制的优胜劣汰牵制策略，重点给出基于禁忌值的物种灭绝和基于无重复原则的个体灭绝机制，给出优胜劣汰牵制策略，并分析算法性能与参数的关系；第二种是基于求同算子的自适应分层方法，给出基于求同算子的自适应分层判定， 以及分层基因意义单元段的自适应选定方法。其次，从机器代替用户角度，提出基于基因意义单元“适应值”的个体适应值估计和最优个体估计方法。 在实验平台方面， 给出实验对象和实验方法以及实验平台功能和使用方法等。