小世界网络是国内外关注的前沿课题及学术热点,近年来已广泛应用于社会关系网络、互联网络、生物领域、交通网络等很多方面,而小世界网络用于优化研究则是小世界网络的一个崭新应用领域。由于小世界优化算法研究刚刚起步,其研究成果还很少见报道。本文针对现有小世界优化算法存在的不足,提出了两种新型实数编码小世界优化算法,并将其应用于复杂热工系统实时优化控制的研究。论文主要开展了如下几方面的工作：1.对小世界网络理论及其重要参数做了较为全面、系统的分析和阐述。通过对现有小世界优化算法进行深入分析和总结,对其目前存在的问题作了较为深入的探讨,这些工作有助于小世界优化算法的改进和创新研究；2.对现有二进制和十进制编码小世界优化算法做了改进,提出基于随机实数编码的小世界优化算法。通过对国际通用测试函数的寻优测试以及与二进制编码方式的小世界优化及遗传算法相比,表明新算法避免了现有算法由于编码、解码而造成的算法繁琐和算法运行时间长等问题,大大节约了算法的运行时间。将其成功应用于非线性系统的实时优化仿真实例,更进一步验证了其用于工业实时控制的优越性能。3.对混沌理论做了简要介绍,将混沌映射用于新型实数编码小世界优化算法中,以产生其初始节点集,使其具有多样性；同时,利用混沌搜索在小空间范围能力强这一特点,在算子的构造过程中引入混沌搜索机制,进而提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。函数测试和用于迟延系统的控制优化示例均表明该算法能够有效克服现有小世界优化算法的不足,大大提高了小世界优化算法的寻优性能。4.针对超临界机组存在变工况时变特性以及对实时稳定性要求高等问题,将基于随机实数编码小世界优化方法用于RBF神经网络PID控制器参数整定,仿真结果表明,该方法在不同负荷下的主汽温控制输出均能够快速稳定地跟踪输入,获得很好的调节品质。5.针对火电单元机组协调控制系统参数时变以及对负荷响应较高的实时性要求,将提出的实数编码的混沌小世界优化策略用于对DRNN神经网络PID控制器参数进行整定,从而实现多变量系统的优化控制；同时,针对实际过热汽温预测控制系统有约束优化问题,将混沌小世界优化算法作为滚动优化策略,从而实现实时预测控制。仿真结果表明,上述算法有效解决了控制系统实时性和快速稳定性要求。