在进行大工业过程优化时,由于环境变化、生产条件波动等原因,实际系统的数学描述发生着缓慢的变化,它的数学模型很难准确得到,因此不可避免地存在数学模型与实际系统数学描述之间不相符的情况,即模型-实际差异。基于模糊模型的大工业过程优化方法是这一问题的有效途径。但该方法建立过程优化模型为一模糊非线性规划模型,研究如何求解模糊非线性规划问题,是实现基于模糊模型的大工业过程优化的重要保障,具有重要的理论与现实意义。　　 本文的主要内容如下:首先,介绍了模糊理论以及模糊非线性规划问题的描述方法,并提出了利用差分进化算法来求解模糊非线性规划问题,并对基本差分进化算法进行改进,仿真结果表明改进差分进化算法的有效性。　　 其次,在上述理论基础上,针对大工业过程优化的模型-实际差异问题,研究了将大工业优化模型参数设计为模糊参数,利用模糊非线性规划的求解方法来解决模型-实际差异问题的方法以及大工业过程优化的三种协调方法,即关联平衡法、关联预测法、混合协调法。同时,介绍了其相关传统求解方法与改进求解方法。　　 最后,针对三种典型的大工业过程优化数学模型展开仿真研究,将改进的求解模糊非线性规划的差分进化算法分别应用于三种协调方法当中,并将仿真结果与精确系数求解方法进行了比较,结果验证了本文求解方法的可行性与有效性。最后,本文探讨了针对三种不同协调方法的模糊范围对优化结果的影响。