化工过程系统综合问题是典型的混合整数规划(Mixed-integer Programming，MIP)问题，随着过程系统研究的规模越来越大，综合问题变得越来越复杂，其求解变得更加困难。混合整数规划问题的求解已成为目前研究的热点与难点。为此，本文试图提出一种有效的混合算法用于求解化工过程系统中的MIP问题。本文提出了基于列队竞争算法(Linear-up Competition Algorithm，LCA)的混合算法，它是LCA与确定性算法的混合。求解策略为两种算法的两层嵌套，外层应用LCA优化整形变量，内层应用单纯形法或序列二次规划算法(SequentialQuadratic Programming，SQP)优化连续变量。本文研究了混合算法的结合机理、实现准则与求解步骤，并通过对测试函数的求解验证了算法的有效性。将提出的混合算法用于化工过程系统中的MIP问题的求解，求解了以下三个方面的问题：(1)白酒勾兑问题：建立了一种新的白酒勾兑混合整数线形规划(Mixed-Integer Linear Programming，MILP)模型，用本文提出的混合算法进行求解，得到了使白酒勾兑成本最低、基酒存储空间利用率最高及操作费用最低的优化结果；(2)多周期操作锅炉蒸汽系统优化调度问题：以操作费用与转运费用之和最小为目标函数，建立了此问题的混合整数非线性规划(Mixed-Integer Non-linear Programming，MINLP)模型，用本文提出的混合算法进行求解，得到了接近于文献值的优化结果；(3)长输热油管道运行操作优化问题：以热力费用与动力费用之和最小为目标函数，建立了此问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型，用本文提出的混合算法进行求解，得到略优于文献值的优化结果。本文提出的基于列队竞争算法的混合算法应用于化工过程系统中的MILP及MINLP问题的求解，取得了较好的结果，表明了算法的有效性，为化工过程系统中的MIP问题的求解提供了一种新的求解算法。