在石化行业，分散控制系统（ DCS ）是通过控制最大型的生产设施来进行控制，而数字PID调节即是使用的DCS控制系统。因此完善的PID参数是非常重要的。许多方法整定PID参数已被提出，如频率特性，根轨迹，算法简单，稳定的边界，及响应曲线的方法。虽然这些方法都易于优化，但是一些弊端也不容忽视。举例来说，很容易陷于局部的，而不是全局最优解;难以得到正确的初始值，因为答案依靠的起始位置;鲁棒性比较薄弱，当需要调节时，不能够及时解决问题。

我们已经研究出了一个新的方法整定PID参数，叫做EG算法，它结合了专家系统和改进遗传算法。使用这种方法，GA （遗传算法）的初始参数，获得正交试验法，这样做的结果是，使时间的调整参数缩短，而且在最佳的情况下也是有保证的。结合专家系统可以充分利用设备操作的实际经验。典型的化工仿真结果过程系统表明，该方法具有良好的控制性能和鲁棒性。

遗传算法可以在没有任何初始值信息的情况下，非常有效的达到全局最优（王和曹，2002年）。然而，一个明显的缺陷是，该方法包含了许多可变参数，如人口规模，交叉概率，变异概率的数目和位置的交叉点，以及长度的二进制代码。不同的参数值对结果有不同的影响。在传统的遗传算法上，该值的参数的确定只是根据经验的程序员通过试验和失败的经验得到。显然，这需要更多的时间，但确不能保证最佳。