实际应用中普遍存在着耗时计算的优化问题,如计算流体动力学仿真、化工精馏装置的优化设计等。为此,耗时计算的进化优化已成为学者们广泛研究的热点。利用代理模型来替代复杂工业过程或者化工产品设计中的流程模拟已受到了研究人员和相关公司的广泛关注。随着越来越多研究的进行,研究人员发现代理模型适合于解决决策变量维度高、样本数据量小、非线性且较为复杂的优化问题的求解。利用代理模型来替代真实目标模型的方法,优化了进化算法的适应度评估步骤,节约了计算时间,达到了提高优化设计效率的目标。然而,用基于代理模型的进化算法求解复杂优化设计问题时仍面临着很大的挑战。比如,如何确定代理模型的数量使得算法能够在预测精度与计算时间之间取得平衡、针对不同种类的优化问题如何选择合适的代理模型、采用何种模型方法来构建代理等等。而且,大部分研究人员都将研究聚焦于目标函数复杂的优化问题,而未考虑到约束函数也是复杂的情况。同时,代理模型的采样精度以及元代理模型选取也会影响到优化效率。这些都是需要进一步研究的课题。对此,基于前人的研究工作,本文研究的第一部分是针对带有约束条件的耗时计算目标优化问题,提出了一种基于代理模型的差分进化约束优化算法。该算法着重于处理带有多约束条件的复杂单目标优化问题,对复杂的目标函数建立静态代理模型,并且提出了变异策略和替换机制,加快了算法的收敛速度。第二部分,针对静态代理模型不易在预测精度与计算时间中取得平衡的问题,引入了一种代理模型的管理策略,将全局代理与局部代理相结合,并对约束条件建立了代理模型,能提高代理模型的使用效率,最后将本算法应用到化工精馏装置的优化设计中。测试函数实验结果表明,本文提出的代理模型约束优化算法可以减少对原模型的调用次数,从而提高了耗时过程系统的进化优化效率。文章最后将该方法应用于精馏装置的操作优化设计,结果表明该算法的优化结果满足原油精馏装置的生产条件。