复杂非线性系统的表达和控制问题是控制理论领域的重要研究方向之一，遗传算法作为一种新的搜索算法得到了控制理论界的重视。本文介绍了基于遗传算法的模糊模型的非线性系统的建模和控制器设计的理论及方法。包括遗传算法的基本理论和工作方法，三种常见的改进型的遗传算法。详述了利用SVM遗传算法与T-S模糊模型相结合的模型辨识方法以及利用遗传算法辨识T-S模型参数的方法，详述了利用自适应遗传算法设计T-S模糊控制器的方法以及利用共生遗传算法设计TSK模糊控制器的方法。利用单级倒立摆Matlab仿真演示了线性最优控制器、基于自适应遗传算法的T-S模糊控制器和基于共生遗传算法的TSK模糊控制器的性能，由仿真结果可以看出，在一定范围内相对于线性最优控制器，基于遗传算法的模糊控制算法收敛时间较短，鲁棒性较好。