本文在分析传统遗传算法和模拟退火算法不足的基础上分别对它们进行了改进。其中,对传统遗传算法的改进主要集中在缩小搜索范围、交叉算子、选择操作三个方面;对传统模拟退火算法的改进主要在于采用了回温退火策略、加入记忆器。把改进的这两种方法分别应用在热工控制系统控制器参数优化中,仿真结果表明改进的遗传算法在很大程度上克服了传统算法的早熟、容易陷入局部最优而很难跳出的缺陷,同时大大提高了优化效率和解的精度;改进的模拟退火算法很好的克服了传统算法由于初始温度不够高,终止温度不够小,所造成的容易陷入局部最优,而不容易跳出的缺陷,提高了算法优化的成功率。加入记忆器而避免了在搜索的过程中,由于采用恶化解也可以接受的接受准则而丢掉曾经搜索到的优质解,保证了最后搜索到的解就是算法目前找到的最好的解。