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遗传算法是一种基于生物进化理论的全新优化搜索方法，是一种具有极高鲁棒性的全局优化方法，在自控领域得到广泛的应用。本文对遗传算法理论进行了深入而细致的研究，针对标准遗传算法易发生早熟收敛现象和收敛速度过慢的缺陷，提出了遗传算法的改进策略：最优保存策略以及采用自适应交叉和变异算子，并综合分析了它们对算法收敛性的影响。本论文用Matlab作为数据处理工具，分析和仿真了PID控制系统，用遗传算法搜索最佳的PID参数。应用改进的遗传算法对PID控制器参数进行优化设计，基于MATLAB的仿真结果表明控制系统的性能指标有很大改善，证明了该改进算法的可行性和有效性。遗传算法在自控领域的应用目前多数处于理论性仿真研究阶段。本人应用Matlab软件仿真了实际工业过程控制系统，并验证了遗传算法在工业过程控制中的巨大应用价值，证实了该方法具有简单、直观的特点和很强的工程应用价值。