针对基本混洗蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm，SFLA）收敛速度慢、优化精度低且易于陷入局部最优的问题，对其进行多项改进。采用随机分组策略，平衡各子群的寻优能力，保持种群多样性；打破最差蛙只向最优蛙学,-j的模式，引入Minkowski距离，使最差蛙借助更多同伴信息选择进化方向，增强种群适应性；针对最优蛙进化机会少，引入精英策略和变异思想更新其位置，避免陷入局部极小，加快收敛速度，最后选取合适的目标函数，将改进前后混洗蛙跳算法（Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm，ISFLA）用于冷轧液压伺服位置自动控制（Automatic Position Control，APC）系统的PID参数整定，并将整定结果进行西门子PLC实验验证，结果表明改进后算法的有效性和高效性。