在日益激烈的市场竞争环境中,客户成为各大产品制造商竞相追逐的重要资源。为了吸引客户并留住客户,制造商必须准确的挖掘出客户偏好并快速响应客户需求。通过让客户直接参与到产品设计过程中,交互式遗传算法可以有效的解决这一问题。然而,由于人需要与计算机进行频繁的交互来给出个体的适应值,随之产生的用户疲劳问题成为了该方法的在实际中进一步发展和应用的瓶颈。为此,在交互式遗传算法的基础上,本文构建了基于模糊相对适应值的小种群协同进化算法模型(An interactive genetic algorithm with fuzzy relative fitness based on co-evolution of small populations,IGA-FRFC)。该算法通过减小种群的规模来减少用户评价进化个体的数量,从而缓解用户疲劳问题。同时该算法采用多种群协同进化的方式来保证进化个体的多样性,从而避免小种群进化陷入局部收敛问题。该算法还改进了用户评价进化个体的方式,采用对比择优的方式来确定个体相对适应值,有效提高了用户评价进化个体的速度和极大减轻了用户负担。本文将所提出的算法在智能手机外观的定制配置设计中进行了应用,并和传统交互式遗传算法进行了性能的对比。实验结果有力地说明了所提出算法的可行性、有效性和正确性。在已有的方法基础上,本研究构建的算法模型完善了复杂产品定制配置的理论框架。基于该算法的研究成果不仅可以借助计算机还可以借助手机、平板等小屏智能移动终端设备推广到实际生产中,帮助产品制造厂商制定新产品的开发设计战略,研究成果的应用前景得到了进一步的拓展。