随着工业自动化水平的提高，传统的自动控制理论已经发展成熟，基于状态空间法的现代控制理论得到了成功的应用，但对于难以建立精确数学模型的被控对象，应用这两种控制方法效果就不是很好，适应这种控制的需要，近年来，智能控制快速发展起来，其中以模糊理论为基础的模糊控制显示了巨大的潜力。 目前，模糊控制中应用较广泛的模糊模型有两种，一种是Mamdani模型，另一种是T-S模型。本文应用遗传算法分别对这两种模型的优化问题进行了初步的研究。在工业上常用的是二维模糊控制器，其中，Mamdani模型中模糊控制规则表的确定可以看成是组合优化问题，利用遗传算法解决组合优化问题的优越性，在研究已有确定模糊控制规则方法的基础上，对遗传算法的设计进行了改进，实施了初步筛选的策略，在一定程度上提高了遗传算法的收敛速度，并针对该问题的特点，采用了自适应的变异方法，使变异率随着进化代数的增加而减小。将该优化方法用于确定啤酒发酵罐温控系统的模糊控制规则，对其进行了仿真，结果表明这种确定模糊控制规则的方法可以不依赖专家经验而得到较好的控制规则。最后就T-S模糊模型的参数优化问题进行了讨论，通过最小二乘法初步确定T-S模型的参数范围，以缩小遗传算法的搜索空间，然后应用遗传算法同时优化前提参数和结论参数，使辨识有较好的精度。