Este estudio presenta una estrategia de control adaptativo híbrido que integra la optimización mediante algoritmos genéticos (GA) con un sistema de inferencia neuro-difusa adaptativa (ANFIS) para la regulación térmica precisa de diodos de avalancha de un solo fotón (SPAD). Para abordar la dinámica no lineal y sensible a perturbaciones de los sistemas SPAD, se construye un conjunto de datos orientado al rendimiento a través de simulaciones de múltiples escenarios utilizando el tiempo de asentamiento, el sobreimpulso y el error en estado estacionario como métricas de aptitud. El algoritmo genético (GA) facilita una amplia exploración del espacio de parámetros del controlador proporcional-integral-derivativo (PID) mientras asegura la estabilidad del control al descartar combinaciones de ganancia de bajo rendimiento. El conjunto de datos de alta calidad resultante se utiliza para entrenar el modelo ANFIS, lo que permite la sintonización adaptativa en tiempo real de las ganancias PID. Los resultados de la simulación demuestran que el controlador GA-ANFIS-PID propuesto mejora significativamente la respuesta dinámica, la robustez y la adaptabilidad en comparación con los esquemas convencionales PID de Ziegler-Nichols y PID solo con GA. El controlador mantiene la estabilidad bajo perturbaciones estructurales y disturbios térmicos abruptos sin necesidad de re-sintonización fuera de línea, gracias a las capacidades de inferencia en tiempo real del modelo ANFIS. Al combinar la optimización evolutiva global con la adaptación inteligente en línea, este enfoque mejora tanto la precisión como la generalización, ofreciendo una solución práctica y escalable para la gestión térmica de SPAD en entornos exigentes como la comunicación cuántica, la detección y el sensado de un solo fotón.