。演算法会设法调整参数，让这些不希望出现的偏差降到最小。而控制量的大小本身也会包括在成本函数中。LQR演算法减少了工程师为了让控制器最佳化，而需付出的心力。不过工程师仍然要列出成本函数的相关参数，并且将结果和理想的设计目标比较。因此控制器的建构常会是迭代的，工程师在模拟过程中决定最佳控制器，再去调整参数让结果更接近设计目标。在本质上，LQR演算法是找寻合适状态回授控制器的自动化方式。因此也常会有控制工程师用其他替代方式，例如全状态回授（也称为极点安置）的作法，此作法对控制器参数和控制器性能之间的关系