摘要：sqp法是求解非线性规划问题最有效的方法之一,在求解过程中,一般需要对惩罚函数进行线性搜索。惩罚因子的选择会带来一些问题,filter-sqp是Roger Fletcher和Sven Leyffer提出的一种不用惩罚函数的算法。本文在模块环境下应用改进的filter-sqp对化工过程优化进行了研究,提出了相应的算法。采用的优化策略是不可行路径法,filter中的约束目标是由断裂流方程、设计规定及不满足的不等式约束线性组合得到。使用filter检验是否接受QP步长作为下次迭代的出发点,避免了对惩罚函数进行线性搜索带来的弊端。当filter搜索失败时,提出了相应的处理策略,提高了算法的稳定性。用于判断优化是否收敛的判据不再是K-T误差,而是目标函数和约束条件地同时收敛。提出了一个逐步规格化策略,提高了计算效率。计算实例表明,filter-sqp法优于传统的sqp法,本文提出的策略提高了算法的效率和稳定性。