摘要
线性二次型调节器(LQR)作为现代控制理论中一种重要的控制方法，在系统性能优化方面展现出巨大潜力。
然而，传统LQR控制器参数整定依赖于经验或试凑法，效率低下且难以获得最优控制效果。
遗传算法作为一种全局搜索算法，为LQR控制器参数优化提供了新的思路。
本文首先介绍了LQR控制和遗传算法的基本原理，然后重点综述了近年来国内外学者将遗传算法应用于LQR控制器优化的研究现状，分析比较了不同改进策略的优缺点。
最后总结了现有研究的不足，并展望了未来发展方向。
关键词：LQR控制器；遗传算法；参数优化；控制系统；研究综述
#1.1线性二次型调节器(LQR)控制线性二次型调节器(LinearQuadraticRegulator,LQR)是一种基于状态空间的控制方法，其目标是找到一个最优控制策略，使系统在满足一定约束条件下，最小化预先设定的二次型性能指标。
LQR控制的核心思想是通过引入一个包含状态变量和控制输入的二次型代价函数，来衡量系统的控制性能，并利用变分法或动态规划等方法求解最优控制律。
LQR控制具有设计简单、鲁棒性强等优点，广泛应用于航空航天、机器人控制、过程控制等领域[1]。
#1.2遗传算法(GA)遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然界生物进化过程的全局搜索算法，其基本思想是通过模拟自然选择、交叉和变异等遗传操作，不断迭代优化种群中的个体，最终得到问题的最优解或近似最优解[20]。
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