随着现代生物技术的发展，多肽物质以其独特的吸收机制和极强的活性及多样性成为国内外研究的热点，显示了其巨大的应用价值。而对于多肽物质的工业化生产来说，多肽物质的分离纯化、大量制备就显得格外重要，它的分离与分析技术是生物技术实现产业化的关键。 本文从多肽的分离条件优化的原理和特点出发，对粒子群优化算法及其在多肽分离条件的优化中应用进行了深入的研究，提出了基于智能进化算法的优化思路和方法。以数学理论为基础分析了粒子群优化算法的原理，并分析了标准粒子群优化算法的收敛性和多样性。为了使粒子群在迭代寻优过程中能保持群体的多样性，分析了粒子群迭代寻优的过程，提出了基于动态惯性因子的粒子群优化算法，经过多个测试函数的实验证明，基于动态惯性因子的粒子群优化算法具有较快的全局收敛速度和强大的全局搜索能力能有效的避免早熟收敛的缺陷。 将基于动态惯性因子的粒子群优化算法与多目标寻优理论相结合，对高效液相色谱分离条件进行优化，形成一种嵌入智能优化算法的分离条件优化策略。并用该策略对9种小肽的反相离子对色谱分离条件进行寻优，取得了比较满意的结果。