智能优化算法是信息科学的一个重要分支，是一种以数学为基础，用于求解各种工程问题优化解的应用技术。智能优化算法的应用是非常广泛的，无论是在系统控制、人工智能、模式识别，还是生产调度、工业生产等其他领域，都得到了有效的应用。　　 本文对和声搜索算法进行了详细的介绍，并在此基础上对算法作了一定的改进，提出了改进的和声搜索算法，改进的和声搜索算法在和声搜索之后，引入Alopex(Algorithmof Pattern Extraction)算法中的迭代算子，该算子加强了算法跳出局部最优的能力，使自变量进一步向最优值靠拢，最终收敛到全局最优；然后，提出一种基于和声搜索与Alopex的群智能优化算法。基于和声搜索与Alopex的群智能优化算法首先对前一次迭代过程中产生的和声组合进行和声搜索，产生一个新的和声组合，将这个和声组合作为基于Alopex进化算法的迭代种群进入算法迭代，使所有自变量都进入迭代过程中，通过循环迭代最终收敛到全局最优。　　 最后，本文将智能优化算法引入神经网络的参数整定中，使神经网络模型更加精准，进而建立离心式压缩机性能曲线的数学模型。最终将该数学模型嵌入某烯烃厂的裂解气压缩机系统的AspenPlus模型中，对该裂解气压缩机系统进行离线模拟优化，并取得了较好的结果，为该裂解气压缩机系统的在线优化提供理论指导。