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PID控制是按偏差的比例(P-Proportional)、积分(I-Integral)和微分(D-Derivative)线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。本文总结了温室温度控制系统的特点，以常见的温度控制模型为仿真模型，分别采用自适应遗传算法和传统的Z-N法和Hook-Jeeves模式搜索算法对PID参数寻优。采用自适应遗传算法整定PID参数，就是针对每个采样时间实现PID控制参数的遗传算法优化，即选取足够多的个体，计算不同个体的自适应度，选择自适应度大的个体所对应的PID控制参数作为该采样时间下的PID控制参数。通过仿真实验证明基于自适应遗传算法的PID控制器在温度控制系统中的优越性，与其他算法相比有较强的鲁棒性。
本文主要研究内容和研究结果如下：
一、深入分析研究了PID控制理论和控制机理，在此基础列举分析了一些主要的PID参数整定方法，对所介绍的每一种方法都进行了仿真实验。从实验结果分析可知，每科方法都有其自身的优点，同时也有其方法本身的缺陷，并引出了基于遗传算法的PID参数优化方法。
二、介绍了自适应遗传算法在PID控制中的应用,阐述了遗传算法的基本理论以及它的特点,指出了传统遗传算法在PID控制应用中的不足。在此基础上介绍了改进的遗传算法——自适应遗传算法及其在PID控制中的应用，详细讲解了算法的操作过程，最后用具体的仿真实验来验证了自适应遗传算法在PID控制中的可行性以及优越性。
三、在论证了基于自适应遗传算法的PID控制器的优越性的基础上，将该优化方案应用于农业温室温度控制系统，仿真实验验证了该方案的可行性和有效性，表明基于遗传算法优化的PID控制器参数优化策略具有很强的灵活性、适应性和鲁棒性，具有良好的控制效果以及广阔的发展前景。