区间优化算法是一种以区间变量代替点变量的确定性全局优化方法。利用区间优化算法对工业过程进行优化控制,可以在一定精度范围内避免噪声干扰等对系统的影响。本文将已有的区间-粒子群优化算法加以改进,避免了由粒子群算法作为加速工具而导致最优区间丢失的现象,增强了区间优化的适用范围和精度,并在此基础上对谷氨酸发酵进行单目标和多目标的优化控制。论文主要包括如下几个方面：对传统区间优化算法的发展过程、基本概念和基本思想进行了详细的介绍与总结,详细说明了传统区间优化算法的基本过程。分析了区间粒子群算法的优势与不足。针对其不足对区间粒子群优化算法进行三方面的改进以提高最优解区间的质量。分别对3个函数进行测试,证明其可靠性。将改进的区间优化算法运用到谷氨酸发酵过程中,对其进行优化控制。利用人工神经网络建立区间模型,采用滚动优化思路,以发酵过程产酸率为优化目标进行单操作变量优化,再分别以产酸率和转化率为目标对发酵过程进行多操作变量优化,得到产酸率、转化率和各操作变量在每个阶段的区间优化曲线。在此基础上将改进算法应用到谷氨酸的多目标优化控制中,以谷氨酸发酵过程中产酸率和转化率为目标对多个操作变量同时进行优化。根据实际情况将整个发酵过程分为两个阶段仿真。仿真结果表明改进后的算法可以有效地满足发酵过程两个阶段优化控制的需要。论文结尾对研究工作进行了总结,并提出区间优化算法运用到谷氨酸等领域的改进方向。