血糖维持一定正常水平是维持人类各器官和组织正常工作的重要条件,血糖过高或过低都将会对人体造成不良影响。虽然在血糖控制方面已经有很多研究成果,但算法性能仍然有待提高,针对不同类型的患者,根据其血糖不能维持正常水平的原因及其自身需求,采用具有针对性的方法对其血糖水平进行控制更为合理。因此,本课题分别就两种不同类型患者：1型糖尿病患者及重症监护患者的血糖控制算法进行了研究及改进：(1)对于1型糖尿病患者,针对其患病时间长,长期治疗有较多历史数据的特点,为充分利用其历史数据,克服连续血糖监测系统在单个时间点测量的不准确定性,使用高阶Run-to-Run方法对患者进行控制。在使用高阶方法时,考虑到不同时段历史数据对当前批次影响的差异性,提出一种带有遗忘因子的高阶Run-to-Run方法。在仿真实验中,该方法在传感器故障,饮食量与进食时间波动等多种扰动情况下仍可获得良好血糖控制效果；使用该方法在十名不同虚拟病人身上进行测试的结果表明,该方法对个体差异很大的不同患者均可得到良好的控制效果。(2)对于重症监护(ICU)患者,即使没有糖尿病史的患者也可能出现应激性高血糖,不利于其疾病的控制。由于重症监护患者没有血糖控制的历史数据,且通常病情紧急,因此需要根据病人个体情况快速进行血糖模型的辨识,以便及时控制病情。针对重症监护患者的特点,本文提出了一种改进的布谷鸟算法,相比于传统的粒子群算法在达到基本相同控制效果的情况下,大大提高了模型辨识的速度。在三十名仿真病人的测试中表明,使用该种方法结合模型预测控制可以很好地控制重症监护患者的血糖,使其维持在正常范围。