模糊自适应遗传算法是将模糊控制器应用于遗传算法性能和参数控制的一种新型进化算法。提出了一种2输入和2输出的改进模糊自适应遗传算法。一方面，算法采用混沌初始化，提高了初始群体的质量；另一方面，算法将群体适应度方差作为模糊控制器的一个输入参量，来度量群体在空间分布的离散程度。将群体适应度均值商作为模糊控制器的另一个输入参量，来度量群体中个体的多样性。从而自适应地控制算法在进化过程中的交叉概率和变异概率。测试函数仿真结果表明，该算法很好地平衡了“开发”与“探测”，取得了较为满意的优化结果。