La obtención de un punto de operación satisfactorio es uno de los principales problemas en la sintonización de aceleradores de partículas. Estas son instalaciones extremadamente complejas, caracterizadas por la ausencia de un modelo que describa con precisión su dinámica, y por un ruido a menudo persistente que, junto con las deriva de la máquina, afecta su comportamiento de maneras impredecibles. En este documento, proponemos un enfoque iterativo en línea de Regulador Cuadrático Lineal (iLQR) para abordar este problema en el láser de electrones libres FERMI de Elettra Sincrotrone Trieste. Consiste en una identificación del modelo realizada por una red neuronal entrenada con datos recopilados de la instalación real, seguida de la aplicación del iLQR en un enfoque de Control Predictivo de Modelos. Realizamos varios experimentos, entrenando la red neuronal con una cantidad creciente de datos, para entender qué nivel de precisión del modelo se necesita para llevar a cabo la tarea. Mostramos empíricamente que los resultados del iLQR en línea, en promedio, requieren menos pasos que un simple ascenso de gradiente (GA), y requieren una red neuronal menos precisa para alcanzar el objetivo.