摘　　　要：在實際的間歇過程優化控制中面臨著模型參數不確定性的問題，并且基于梯度的優化控制技術在處理具有多個局部極值的目標函數時，往往會陷入局部極值點。針對該問題，提出一種基于微粒群優化算法的間歇過程產品質量迭代學習策略。結合間歇過程產品質 量控制問題的特點和各種約束條件，利用微粒群優化算法在非線性問題求解及大尺度空間搜索上的優勢，來改變間歇過程魯棒優化收縮控制變量的搜索域，并用迭代法以迭代方式消除誤差，從而使優化性能指標漸次達到較優。在理論研究的基礎上...