倒立摆的控制是一个典型的平衡控制问题，作为一个复杂、不稳定的倒立摆控制系统一直被用作实时控制试验的验证设备。同时，由于倒立摆控制系统与机器人和飞行器等控制系统的相似性，对其进行控制所采用的控制算法以及得出的结论对其它工程控制问题具有一定的指导意义。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索方法。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求解，遗传算法已在其中得到了广泛的应用，并显示出了良好的优化效果。本文首先阐述倒立摆控制系统的研究发展过程和现状，随后详细介绍了一级和二级倒立摆控制系统的动力学公式的推导。在分析了遗传算法(GA)优缺点的基础上，根据倒立摆控制系统的特点，通过改进的遗传算法来优化控制器的待定参数，设计了倒立摆控制器；并对固高公司的倒立摆控制系统做了分析。通过C语言设计出的遗传算法程序进行数值优化，采用EXCEL模拟程序所得到的数据，得到仿真图形，验证改进遗传算法的控制效果的快速性和优越性；并以MATLAB语言及其SIMULINK工具箱为基础，做了一定的仿真研究工作。实验结果证明，该改进的遗传算法可以取得更好的控制效果，并对下一步要进行的工作提出了自己的设想，即把模糊规则、神经网络和遗传算法三种控制方法的优缺点综合和互补，进而得到更好的混合算法来控制倒立摆。整个论文的完成，以一定的理论为基础，既有数学公式的推导，方法理论的探讨，又有一定的仿真模拟试验，而且研究对象相当典型。