在科学技术飞速发展的今天，遗传算法在越来越多的领域得到了应用。但这些发展同时也对遗传算法提出了更高的要求。为了使遗传算能够在更大的范围，更多的领域得到应用，很有必要对遗传算法的实现方式以及性能的改进进行更加深入的研究。目前对于遗传算法的研究更多是集中在软件方面，关于遗传算法硬件实现方面的研究国内外所发表的成果都不是很多。而遗传算法本质是并行的，用软件实现会受到串行计算的制约而影响计算速度，硬件则能够实现算法的并行计算。本文主要介绍了遗传算法的基本原理和各个遗传算子的具体实现方法和步骤，列举了各个遗传算子的几种实现方式并分析比较了其中最为常用的几种。介绍了当前遗传算法硬件实现的基本情况，并分析了它们的优缺点，指出了它们未解决的一些问题和需要进一步改进的地方。接着介绍了遗传算法实现的硬件平台，包括实现的器件，编程语言和开发以及仿真的软件等。在此基础上，设计了硬件的总体结构，用两路并行运算来实现算法。对于遗传算法的各个步骤及算子，采用模块化处理，并对其中各个细节都作了相应处理，使其符合硬件实现的要求。本文主要工作及创新点为：(1)采用了一种新型的流水线实现方式，节省了运算的时间。(2)文章使用硬件构建了一种两路并行执行的遗传算法，加入了基于确定性排挤机制的小生境方法，从而能够处理复杂的多峰值函数。为了克服小生境方法中存在的易早熟问题，采用适合硬件实现的自适应调整变异概率的方法，从而进一步提高了算法的搜索性能。通过实验证明，该算法能够搜索出多峰值复杂函数的所有局部最优值和全局最优值，克服了易早熟问题，具有良好的搜索性能，且具有较快的运算速度。其运算速度比软件实现的遗传算法快两个数量级以上。(3)将该硬件实现的改进遗传算法应用于PID控制器当中，结合电阻炉的特点，设计了一个电阻炉炉温控制系统。炉温控制系统的成功设计验证了硬件实现遗传算法可行性，并能应用于实际系统中。最后，文章进行了总结，并提出了几点不足和将来需要进一步改进的地方。