对认知注意力的定量研究被广泛运用于交互任务界面的设计中。虚拟现实技术在自然交互方向的发展和更加密集的学科交叉趋势使现代工程应用具有更多可能性。工程领域的作业人员通常需要在复杂信息界面中执行大量交互任务,其注意力分配已被证明与任务绩效密切相关。但在信息加工过程中,人能够分配给并行信息的注意力资源是有限的。为了提高交互任务中作业人员的获取信息的效率,改善其在任务操作过程中的交互体验以提高任务绩效,本文基于认知注意力理论,探究注意力分配策略在特定任务情境中在任务绩效和视觉行为的影响机制,在此基础上进一步提出面向虚拟情境的注意力预测模型,为工程应用提供优化参考。主要工作如下:（1）注意力分配策略对任务绩效和视觉行为的影响机制研究从认知处理的两条通路入手,对刺激信息呈现方式提出注意力分配的优化假设。通过不同脑力负荷条件下的眼动追踪实验,探究任务情境下多优先级的注意力分配策略对任务绩效的影响,并讨论相应的视觉行为特征及注意力机制。（2）虚拟现实任务情境下的视觉注意力预测模型搭建针对注意力分配策略对已有预测模型进行面向复杂工程信息界面的优化。在虚拟现实任务情境中利用眼动追踪测量对预测模型的效度进行验证。实验结果表明模型在三种刺激分配策略下（平均分配、主次分配、多级分配）具有良好预测性能。（3）虚拟现实系统应用验证在研究基础上基于某工程监控任务开展实例应用及方案验证。针对监控任务情境的异常信息告警模块对比传统设计方案和经预测模型计算后选取的优化方案的绩效结果发现,后者表现出更优的任务绩效。