PID控制技术从出现至今已经发展了80余年,在工业生产过程中发挥了非常重要的作用,而且其仍在工业生产过程中处于主导地位。PID控制器的性能决定着工业生产设备能否高效和可靠的运行,而且会影响产品质量。在早期的工业生产过程中,PID控制器的参数一般是手动整定,这种整定方式不仅需要专门的技术人员,而且比较费时,整定效果也一般。随着现代工业的发展,传统整定方法明显已经落后,在这种背景下,大量的PID控制器参数优化方法开始出现。本文的主要工作就是研究一种PID控制器参数的优化算法。遗传算法是一种基于生物进化理论的全局搜索方法。本文首先对遗传算法的基本原理以及其基本运算过程进行了深入而细致的研究,然后具体分析了基本遗传算法存在的缺点,比如前期易于早熟和后期进化比较缓慢等,针对这些基本遗传算法在应用中存在的基本问题,本文从算法的各个方面来对遗传算法进行了改进,比如使用精英保留策略,采用交叉算子和变异算子在算法运行过程中自动调整的自适应算子以及在算法运行后期引入坐标轮换算法来加强算法的局部搜索能力等。利用基本遗传算法和改进的混合遗传算法分别对几种基本的系统进行了PID控制器参数优化,经过仿真,得到的结果表明基本遗传算法在经过改进后,得到的控制系统的性能指标有了很大提高,从而证明了遗传算法在PID控制器参数优化过程中的可行性和有效性。最后分别使用基本遗传算法和改进的混合遗传算法对伺服系统的PID参数进行优化,将得到的结果进行了比较,从而得出本文对遗传算法改进方法的有效性。最后总结了本文所做的工作,并且展望了使用遗传算法对PID参数进行优化过程中还有待解决的问题。