在社会、经济、国际合作、工业等众多领域之中,研究者面临着各种各样的约束优化问题,他们对于求解约束优化问题的方法的研究也越来越深入。然而,有一类在现实中广泛存在的约束优化问题还没有得到重视与研究——带弱约束条件的约束优化问题。在这类约束优化问题中,问题所求解的目标函数带有一类特殊的约束条件。这类约束条件不像通常研究的一样需要同时都被找到的解满足,但却必须在能使目标函数存在可行解的情况下有尽可能多的这类约束条件被解满足。这类约束条件被称之为弱约束条件。这里用来求解带弱约束条件的约束优化问题方法采用的是文化算法框架,它是1994年Reynolds提出的,源于对文化传播发展现象的研究,是一种多层结构的算法框架,在处理约束优化问题时显示出颇高的效率和良好的求解性能。本文的主要研究工作如下:1)研究并分析了带弱约束条件的约束优化问题的特性,给出了带弱约束条件的约束优化问题的相关定义。通过分析后,发现求解决此类问题的关键在于快速找到能被约束优化问题目标函数的可行解满足的最大弱约束条件组合。2)在文化算法框架的上层空间应用了能快速寻找到包含尽量多弱约束条件并能在这些弱约束条件制约下产生可行解的弱约束条件组合的剪枝法。在确定这些弱约束条件组合时,大量减少其他不符合要求的弱约束条件组合的干扰。并构建了几个带弱约束条件的约束优化测试问题,然后利用这些测试问题,对提出的算法进行了测试与分析。最后,介绍了文化算法在处理带弱约束条件的约束优化问题时的发展前景和主要研究方向。