Aufgrund vieler Vorteile (wie z. B. Kontaktfreiheit, Ölfreiheit) gegenüber konventionellen Lagern etablieren sich aktive Magnetlager zunehmend in der Industrie. Aktive Magnetlager werden zum großen Teil in Rotorsystemen verwendet, wo konventionelle Öllager für die Anwendung versagen. PID-Regler werden häufig für Magnetlager verwendet. Die Auslegung des Reglers wird durch manuelle Einstellung (trial and error) bestimmt und ist sehr zeitaufwendig. Zudem bedarf es spezieller Fachkenntnisse zur Einstellung. Um diese Situation zu vermeiden und den Aufwand für die Reglerauslegung zu reduzieren, wird die Mehrzieloptimierung mit Genetischen Algorithmen in der vorliegenden Arbeit zur Optimierung des Reglerentwurfs eingesetzt. In der Optimierung werden die Zielfunktionen sowohl im Zeit- wie auch im Frequenzbereich definiert. Um den Optimierungsprozess zu beschleunigen und die Wahrscheinlichkeit der Konvergenz der Optimierung zu erhöhen, wird eine hierarchische Struktur zur Bewertung der Zielfunktionen eingeführt. Dies hilft dem Optimierer bei der Lokalisierung des kleinen zulässigen Bereichs, der im Wesentlichen aus der Anforderung an die Stabilität des Magnetlagersystems resultiert. Desweitern wird eine Strategie zur Reduzierung der Optimierungsparameter entwickelt, die auf der Sensitivitätsanalyse der Reglerparameter basiert. Diese Strategie reduziert die Komplexität des Optimierungsproblems und führt zu einer Beschleunigung des Optimierungsprozesses. In der vorliegenden Arbeit wird der Reglerentwurf von zwei Magnetlagersystemen berücksichtigt. Mit Hilfe der eingeführten Strategie zur Bewertung der Zielfunktionen, werden die Reglerparameter von dem ersten Magnetlagersystem bestimmt bzw. optimiert, ohne dass irgendeine Information über die Anfangslösung erforderlich ist. Der optimale Reglerentwurf wird dann in einem Versuchstand implementiert, in dem eine elastische Welle durch zwei Magnetlager gelagert ist. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass das gewünschte dynamische Verhalten des geregelten Magnetlagersystems durch die Optimierung erzielt wird. Die maximal zulässige Drehzahl (15000 rpm) des Versuchsstandes wird mit dem optimalen Regler ohne Probleme erreicht. Als zweites Beispiel wird der Reglerentwurf eines magnetgelagerten Rotorsystems eines Turboverdichters betrachtet. In der Reglerauslegung wird die vorgeschlagene Optimierungsstrategie mit Hilfe von Parameterreduktion verwendet. Die optimale Lösung wird lokal in der Nähe einer Anfangslösung gesucht. Die Optimierungsergebnisse zeigen die Effizienz der Optimierungsstrategie.