动态过程优化问题在化工过程优化中广泛存在,是化工流程工业发展的必然趋势。针对目前国内外的研究现状,本文重点研究了化工过程中的动态优化问题。在优化算法上,本文针对模拟退火算法进行了深入研究,并基于Corana自适应邻域模拟退火算法,提出了一种改进的邻域调整方案。新算法可以避免在求解全局最优问题时过早落入局部极小值情况的发生。本文在相同参数计算实例下比较了基本模拟退火算法、Corana邻域自适应法和改进算法的寻优效果。结果表明改进后的算法在计算时效和精度方面都较前面两种方法有显著提高。由于化工动态过程具有非线性、非稳态的特点,其优化问题实际上就是微分代数混合优化问题。解析法一般无法解决这类问题,目前一般采用数值方法进行处理,即将问题转化为一般的离散系统优化问题。有限元正交配置法具有高精度、高效率的优点,因此本文选用该方法对动态优化问题中的微分约束进行数值离散。可行路径法将优化问题的决策变量和状态变量分别处理,提供了一系列的优化子问题,降低了计算量,提高了求解效率,目前在大规模微分—代数混合优化问题中得到了广泛应用。本文采用基于模拟退火算法的可行路径法处理化工过程中不同类型的动态优化问题。管式反应器沿反应管轴线存在着温度分布,本文通过计算,给出了使反应器出口处产物浓度达到最大时的最优温度分布。此外本文还通过优化冷剂流量解决了连续搅拌反应釜两稳态间的最优过渡问题。由于间歇精馏过程的动态优化问题难度较大,因此本文给出了较大篇幅的介绍,从机理模型进行分析到给出优化命题,并且应用前文提出的优化策略求得了满足最大效益的最优回流比控制策略,取得了比较令人满意的结果。