本文综述了强化学习优化PID控制的研究，包括：利用深度强化学习调参提升多目标性能，结合反馈控制改善激励与收敛，借助先验控制器、积分误差和模型集训练增强非线性设定点控制；同时涉及无模型H∞控制、四旋翼神经网络自整定、苹果采摘自适应PID及安全实时学习框架，验证了高效性与鲁棒性。