化工领域存在大量的动态过程，动态化工过程在化学工业的发展中起着极为重要的作用。优化以其投资少，见效快的优点得到学者的广泛关注，本文针对化工过程的动态优化问题进行研究。　　 化工动态过程一般具有非线性，其优化问题实际上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。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，目前在大规模微分一代数混合优化问题中得到了广泛应用。　　 随着智能优化算法的发展，为优化理论提供了新的思路和手段，已应用于工业、国防等各个领域。粒子群优化算法是一种基于种群搜索策略的随机算法，其概念简单、易于实现，需调整参数少且不需梯度信息，优化方面表现出巨大潜力。其理论研究工作目前还处于初级阶段，对于复杂的多峰值优化控制问题以及高维问题，算法易陷入局部极值。　　 本文针对粒子群优化算法存在的问题进行深入研究，在分析了粒子群基本的原理及优缺点后，采用权值动态调整策略结合混沌理论和协同思想对算法进行了改进，改进的算法能够避免过早陷入局部极值。通过采用标准测试函数进行验证，比较了基本粒子群算法，模拟退火算法的寻优效果。结果表明改进后的算法在计算速度和精度方面都有显著提高。利用改进的粒子群算法处理化工过程中不同类型的动态优化问题。管式反应器沿反应轴线存在着温度分布，通过计算，得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。此外通过优化冷剂流量解决了连续搅拌釜(CSTR)两稳态间的最优过渡问题。