上一节的SSTC只适用于可行解存在的情况，如果优化不可行则无法得到计算结果。所谓优化可行性就是最优解的存在性问题。数学上，满足某优化问题所有约束条件的任意一组决策变量的取值被称作该优化问题的一个可行解，所有可行解构成的集合是该优化问题的可行域。工业优化控制尽量避免在生产操作中因出现的不可行问题导致优化控制的中断，因而工业优化方法需要具有一套完整的不可行性处理方案以保障优化控制的顺利进行。
对SSTC，可将其优化求解过程人为地分解为两个阶段：
（1）可行性阶段：通过调整某些约束，使得调整后的可行域非空；
（2）经济优化阶段：在可行域内进行寻优，寻找使经济目标函数最优的解。(www.xing528.com)
首先判定由约束条件所形成的空间（区域）是否存在，若存在则在其中进行寻优；若不存在，则通过软约束调整来获得可行空间，然后再进行寻优。这种方法称为“两阶段法”。在MPC工程应用中，可以调整的约束为软约束[74]，不能够调整的约束为硬约束。软约束调整（软化约束）是解决优化不可行的有效方法。
软约束调整本质上也是一个优化求解过程，只不过决策变量为松弛变量。一般地，在MPC的工业软件中，每个CV通常有以下4个常见的参数：高限（HL：High Limit）、低限（LL：Low Limit）、高高限（HHL：High High Limit）、低低限（LLL：Low Low Limit），它们反映了CV的正常操作约束范围以及工程上最大的可调整约束范围，故将高限和低限称之为操作约束条件（Operating Limit），将高高限和低低限称之为工程约束条件（Engineering Limit）——也就是CV不可逾越的硬约束条件。
接下来，不考虑最小动作问题，先给出一种基于加权策略的方法，而后给出一种基于优先级策略的方法。对于包含最小动作问题的情况，可进行适当扩展。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
