实时优化位于工业生产过程的规划层和控制层之间，目的在于满足所有约束条件的前提下，根据市场变化和装置自身状况随时监测过程运行状态，在线调整工艺参数，为控制器不断提供操作优化点，使生产装置在安全平稳运行的基础上时刻保持最佳的经济效益。论文介绍了实时优化的基本内容、实现框架和主要不足，在此基础上对实时进化方法进行了论述与仿真研究。针对传统的实时优化执行前需要达到稳态，多变量、维数高的大系统整体优化时间长难以实时调整控制参数等问题提出一种多级过程系统实时进化算法。主要思想是把多级过程系统分成多个相互关联的子系统，扰动后系统等待稳态的过程分为若干个―拟稳态‖。在每个“拟稳态”区间内，应用粒子群算法依次优化每一个子系统，其余各子系统设为静态。对子系统间的共享变量和内部变量进行协调，最终得到系统的最优解，把优化操作解送入控制器连续的改变系统设定值。反复执行优化、协调、控制直到扰动结束，系统回到稳态。通过这样连续的系统优化改变控制器操作值，可以时刻保证经济利益的最大化。详细给出了多级过程系统实时进化算法的实施步骤。以TE过程为仿真对象对所提出的方法进行研究，结果表明多级过程系统实时进化方法能够处理多级过程系统的连续扰动，系统分解优化加快了优化时间和系统执行频率，能够在目标指导下连续的调整控制器参数，降低了操作成本。