PID控制以其结构简单易操作,控制效果好等特点,已成为工业生产过程中最常用的控制方法,对Kp, Kd, Ki三个参数进行优化可以使其控制性能达到令人满意的效果。控制系统多种多样,除了对线性和不变的系统,传统的PID控制器对其它不同系统的控制效果难以令人满意。因此,PID控制器参数的智能优化方法成为人们研究的热点。水中的鱼可以寻找到食物往往是通过自身或者追逐其他伙伴而寻觅到的,因此鱼群通常都会聚集在水中食物最丰富的地方。该算法通过构造出的人工鱼模型的觅食、随机、聚群和追尾等一系列行为来实现寻优。此算法操作简单,易实现,且具有较强地取得全局极值的能力。针对基本人工鱼群算法易陷入局部极值,难以保证得到全局最优解的问题,在基本人工鱼群算法的基础上,引入了攻击行为,提出了一种改进人工鱼群算法。本文分别采用人工鱼群算法和改进人工鱼群算法对PID控制器参数进行优化,从理论上介绍了两种算法的寻优原理,并在MATLAB软件平台下结合传统PID控制进行参数优化。通过仿真实验证明,具有攻击行为的人工鱼群算法有助于引导人工鱼跳出局部最优解域,在全局范围内搜索最优解,提高了PID控制器参数优化的效率。本文以FPGA来实现改进人工鱼群算法的PID控制器的参数优化。首先对改进人工鱼群算法的PID控制器进行模块划分,主要由RAM模块,随机数模块,Foodconsistence模块,SOPC模块,追尾模块,觅食模块和攻击模块等构成。针对设计时小数和函数的数量比较大等因素,对数据进行处理,把整型转化为浮点型,通过宏模块实现对各个函数模块的搭建,利用编程实现参数的寻优,最终在Quartus Ⅱ9.0进行RTL级电路仿真。结果表明基于FPGA的改进人工鱼群算法PID控制器能有效地控制输入且设计灵活、可靠性高,在增加优化精度和系统的自身适应性的同时,还能提高系统性能。