从基于调节的控制到基于优化的控制，是工业过程控制的一大进步。这意味着人们可以把各种要求以性能指标的形式结合到控制中加以考虑。传统的优化技术通常把各种控制要求结合而形成一个单独的性能指标，应用Bellman的最优性原理或者庞特里雅金的极小值原理等使其最小化，从而得到问题的一次性最优解。但是随着工业过程向着大型化、复杂化的发展，由于各种因素的限制，形成了复杂工业过程在动态不确定环境下有约束多目标多自由度优化控制问题，这使得最优解往往难以求得，所以寻求满意而非最优的控制，已成为现实的需要。本文基于满意优化的基本思想，对复杂工业环境中存在模糊目标和模糊约束时的满意优化控制问题进行了探索和研究。全文共分为五章，主要内容和结论如下。 第一章简单回顾了自动控制理论发展经历的三个主要阶段的特点和面临的挑战。描述了满意控制理论提出的背景，介绍了满意控制理论的基本概念、结构原理和当前的研究课题和发展情况，阐述了满意控制在现代工业过程优化控制中的优越性，指出满意控制是预测控制更面向实用化的发展。 第二章简单介绍了模糊集的基本概念，对实际工程和社会系统中广泛应用的模糊数概念进行了描述。介绍了一种对称型模糊目标-资源型问题进行模糊优化的基本概念和方法，并对一种多目标模糊优选决策问题进行了简单描述，为后续章节进行了必要的数学准备。 第三章首先介绍了预测控制的基本概念和基本算法，然后应用第二章中的基本概念和理论对满意优化涉及的控制系统的模糊环境、模糊隶属度函数形式、满意决策策略进行了详细的定义和描述，并且给出了解决满意优化问题的基本步骤。在此基础上对一类模糊不确定环境中存在生产约束时的满意优化控制问题，在预测控制的框架下把具有模糊边界约束的有限预测时域的优化问题转化为等价的确定性规划问题，并且进行了仿真，仿真结果表明了该算法是有效的。 第四章研究了在满意优化的框架下对广义预测控制器几个主要参数进行在线调整的问题，提出了基于满意优化的广义预测控制器参数在线调整方法。对多参数调整优化问题给出了满意优化模型，并且对由此形成的多变量寻优问题引入了梯度的概念和一维搜索的方法给出了该多参数寻优问题求解迭代公式的 杜十模糊Btai与模糊约柬的浦意优化控制向量形式。通过两个仿真实例对基于满意优化模型的参数在线优化调整方法和基于梯度和一维搜索的满意寻优方法进行了验证，仿真结果表明了本章提出参数优化思想和优化算法的有效性。 最后一章总结全文，给出了本文的主要结论和需要进一步研究方向和解决的问题。 满意控制的研究还存在许多的问题尚待进一步研究和完善，满意控制作为预测控制向更加实用化方向的发展，相信对满意控制的研究必将极大的推动现代复杂工业控制实践的发展。