比例积分微分PID控制在许多控制问题中提供最简单的但最有效的解决办法。拥有三项控制功能的PID控制器涵盖瞬态和稳态响应。当代PID控制技术成长很快，从在1910年提出PID控制技术到在1942年齐格勒—尼科尔的直接整定方法。随着数字技术的进步，自动控制科学现在控制计划上提供各种各样的选择，如自适应控制（ Astrom ＆ Wittenmark ， 1995年） ，神经网络控制（Fukuda & Shibata, 1992， 1992年）和模糊逻辑控制（Lee， 1990年） 。但是90 ％以上的工业控制器仍然实施基于PID控制算法，因为没有其他控制器拥有PID控制器（Ang, Chang, & Li， 2005）的下列优点：匹配性，简单性，明确的功能性，适用性和易用性。调整PID控制器参数的方法早已出版了相关文献。Ziegler–Nichols(齐格勒一尼科尔斯)和Cohen–Coon(科恩 -库恩)是整定PID控制器最常用传统的方法，而神经网络，模糊方法，神经模糊方法和进化计算技术是最近的方法（ Astrom ＆Hagglund， 1995）。

已报道过许多研究利用进化算法优化设计PID控制器参数实例，如遗传算法（Chen, Cheng, & Lee，1995） ，变异粒子群优化（ [ Gaing ， 2004 ] ，[Ghoshal，2004 ] ， [Mukherjee and Ghoshal， 2007 ]和[ Wang ， 2006 ] 等人 ）和的SISO系统（ Bingul ， 2004年）。一般情况下，进化算法拥有强大的搜索和优化方法，能够适应定义不清的问题领域，如多峰形性，不连续性，时间差，随机性和噪声。遗传算法设计多输入多输出（ MIMO ）PID控制器的参数的方法也有报道（ [Chang，2007]和[zuo，1995]）。

在[Chang（2007）]中，提出过使用多途径交叉遗传算法来调节解耦PI控制器。简单的三母差分交叉和统一变异算子已经开始被应用。在三母差分交叉中实数编码遗传算法RG比BLT好，而在传统两元交叉是建立在实数编码遗传算法（RGA）基础上的，这将在本论文中被详细的阐述。

最近，在 RGA交叉算法和变异机制上做了几个修改，如SBX分频器， PCX交叉和非均匀多项式突变，以提高RGA性能。自适应模拟二母交叉（ SBX ）根据RGA成功地应用于各种工程优化问题（Deb， 2001年）。SBX交叉实质上是自适应的，它解决了子代方案在变化的母代中的比例问题。接近母代的方案比远离母代的方案更容易被选为下一代方案。