化工生产过程,已从过去的单纯考虑经济利益最大化单一目标,转向兼顾生态环境、能量消耗等多个目标的评价上,多目标优化问题在化工中越来越受到重视。流程模拟软件的出现为人们模拟实际工业过程提供了方便,在模拟的基础上将其与进化算法结合来解决化工过程多目标优化问题,成为近些年来各方学者研究的一个热门课题。但是,因流程模拟软件存在模型复杂性高、收敛性弱等问题,导致了应用该方法对化工多目标问题进行优化求解的时间消耗大且优化效率不高。而工程与科学研究领域中常用到的并行算法将一个复杂问题交由多个处理器同时处理,可以在有效提高收敛性的同时,降低运算时间提高效率。并行算法的这些特点为人们解决化工多目标优化问题提供了一种高效可行的解决方法。基于对上述问题的考虑,本文对并行算法和多目标优化方法进行系统的研究。通过比较各种进化算法的优劣,选取NSGA-II作为本文的多目标优化研究方法,对其进行并行化改进,提出了一种基于种群的分布式并行遗传算法。该方法与流程模拟软件结合优化能有效解决化工多目标优化中计算速度慢和优化效果不理想的问题。在应用经典测试函数验证该并行算法可靠性的基础上,将该并行优化方法应用到干气脱硫和富液集中回收系统的多目标优化中,在合理的优化时间内取得了降低系统能耗、减少排放的优化目标。本文的研究主要包括以下内容:(1)学习和总结近几十年来国内外的优秀算法,选取带精英策略的非支配排序遗传算法作为研究对象,对其可并行的部分进行研究。(2)通过选取主从式模型,考虑对NSGA-II的适应度评价部分进行并行计算,提出种群分布式并行遗传算法(PDPGA),并与流程模拟软件结合对脱硫溶剂再生塔这一简单实例进行优化求解,结果表明该方法能有效提高优化效率降低时间消耗。(3)选取适宜的吸收剂对炼厂气体脱硫及溶剂再生的工业过程进行研究,并对溶剂集中再生的改进方案进行全流程模拟,通过调节溶剂MDEA浓度、再生塔回流比和塔顶采出率等操作变量,使用PDPGA与Aspen Plus结合的优化方法对上述过程进行了全流程优化。(4)对本文的工作进行系统总结,并对下一阶段的工作进行了展望。