自适应双重控制是一个十分活跃的研究领域。经过三十年的发展，已经在双重性质分析、线性化处理、次优目标泛函描述、参数估计的不确定性度量、充分激励问题和品质刻画等方面有了丰富的理论和应用成果，并至少在以下几方面达成共识：

(1) 由于Bellman方程求解的复杂性，随机最优控制策略的出路在于研究既保持双重性质、实现又较简单的次优算法。

(2) 不论是最优还是次优双重控制策略，在控制性能上都大大优于基于确定性等价准则设计的控制器。

(3) 仅有极少数算法能给出理论品质分析结果，且适用范围仍不够宽。

双重控制算法虽然早在二十世纪六十年代就被提出，但实际应用的例子却非常有限。迄今为止，源于自适应双重控制的理论和方法在以下应用领域进行了研究：

(1) 经济系统：Bar Shalom和Wall以美国国民经济系统为研究对象,在不同的假设条件下根据最小二乘方法和极大似然方法建立了两个模型，并运用自适应双重控制进行了经济决策和宏观调控。Mcrae在1975年将次最优控制算法应用到了经济问题的分析中。

 (2) 飞行器控制问题：Tse和Bar Shalom等人考察了一个具有6个未知随机参数的三阶线性飞行器模型(如导弹)，采用广义自适应双重控制和确定性等价控制两种方案进行噪声环境下的导航和拦截研究。数据比较结果表明，前者无论是在参数估计精度还是控制目标的实现上均约10倍优于后者，且控制能量增加不多。

(3) 机器人控制^[59]:  Nilsson和Wernersson采用了一个五步双重控制律来控制机器人在具有较大位置不确定性的情况下正确抓取目标物体，典型方案是第一步将机器人趋向最佳取物方向，而最后一步使其与取物姿态偏差最小。

(4) 工业过程控制：Dumont和Astrom在1988年将双重控制算法应用到木屑磨浆控制中。Allison等在1995年对热机碎浆机的控制也应用了双重控制算法。

所以双重控制应用还有很好的发展前景。