罚函数方法是用于求解非线性约束优化问题的一类重要方法.它们将约束优化问题转化为无约束优化问题求解，从而使得求解过程变得简单有效.因此，罚函数法一直是数学规划领域的一个重要研究课题.　　本文针对不等式约束优化问题给出了精确罚函数的两个光滑化方法和低阶精确罚函数的一个光滑化方法.首先给出了光滑化罚问题和罚问题及原问题的目标函数值之间的误差估计，进而在一些弱的假设条件下，证明了光滑化罚问题的最优解是原问题的e-近似最优解.然后给出了基于光滑罚函数求解原问题的算法，并证明了算法的收敛性.最后给出了几个数值算例以说明本文算法的有效性.　　本文的结构主要分为三章：　　第一章，介绍精确罚函数和低阶精确罚函数光滑化方法的研究现状.　　第二章，给出了精确罚函数的两个双边光滑化方法.这两个双边光滑化方法是分别基于一个二次函数和一个多项式函数光滑逼近精确罚函数的方法.首先，从理论上证明了光滑化罚问题的最优解是原问题的e-近似最优解；然后，分别给出了基于这两个双边光滑化方法求解原问题的算法，并证明了算法的收敛性；最后，通过数值试验说明了算法的有效性.　　第三章，给出了低阶精确罚函数的一个单边光滑化方法.这个单边光滑化方法是基于一个二次连续可微函数光滑逼近低阶精确罚函数的方法.首先，从理论上证明了光滑化罚问题的最优解是原问题的e-近似最优解；然后，给出了基于这个单边光滑化方法求解原问题的算法，并证明了算法的收敛性；最后，通过数值试验说明了算法的有效性.