石油炼制产业是我国的支柱产业之一,是实现我国国民经济快速发展的重要保障。虽然经过了几十年的发展,但是由于技术以及工艺的局限性,原油经过一次炼制往往无法达到国家标准,为此需要进行进一步的工艺操作,即油品调合操作。油品调合是石油产品出产前的最后一道工序,其效果的好坏会直接影响到炼油厂的效益。因此,研究如何快速有效实现油品调合配方优化是具有较高研究价值的。然而,由于油品调合过程是一类复杂的约束多目标优化问题,传统的方法已无法适应当前低成本、低辛烷值过剩的要求。因此,本文从多目标问题的本质出发,结合现有的约束处理机制与多目标优化算法,提出了一种新型的约束多目标优化算法——约束差分免疫克隆选择算法。该算法提出了一种新型的约束处理机制,克服了约束竞赛法存在的缺点,同时该算法还采用了一种双支路的结构,利用差分进化的全局搜索能力与免疫克隆选择的局部搜索能力,有效的提高了算法的搜索能力,扩大了算法搜索的广度与深度。通过实验表明,该算法在处理多种约束多目标优化问题上具有良好的收敛性与分布性。最后针对油品调合优化问题,本文以汽油调合优化为例,提出了以低成本,低辛烷值过剩为目标的约束多目标优化模型,并将本文算法应用于该模型,得到了令人满意的优化效果。