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一般来说，集中式预测控制问题可以用分布式预测控制方法求解，求解的精度与问题
的性质有关。分布式控制系统需要通讯的数据，可以根据所得控制律的形式来确定。在网络环境下，采用集中式控制时，可能因为通讯的数据量过大造成网络通讯的各种问题。采用分布式的控制方法，是为了减少数据通讯量，从而有效地利用现有的网络资源，得到要求的控制效果。本文提供了实际应用中减少分布式预测控制系统的通讯量的方法。通过仿真验证了逻辑分析结果。
关键词：预测控制，分布式控制，数据通讯，优化算法
现代的工业控制中，复杂并且高维数的系统大量出现[1]。这种系统的变量和约束数量常常多达数十个。
面对这种系统，使用集中式控制系统就显得非常困难，主要是其在线求解的计算量太大，对计算机的性能和计算速度要求也变得很高。而一味地要求硬件水平的提高，不是理想的解决办法。因此，人们提出了分布式预测控制的方案，把在线求解问题分布到各个智能体中去实现。
本文所讲分布式控制是指在分散的、松散耦合的网络环境中，各智能控制器（子系统）如何相互协作，共同完成一个或多个控制作业任务的技术。在分布式控制中，每个控制器都能够相对独立地进行局部控制和工作，但又不能独立完成整个系统的任务，它们之间通过网络彼此互连通信，资源共享，相互协作，来共同完成整个系统的目标和任务，因此这里每个控制器都相当于一个智能体。
的性质有关。分布式控制系统需要通讯的数据，可以根据所得控制律的形式来确定。在网络环境下，采用集中式控制时，可能因为通讯的数据量过大造成网络通讯的各种问题。采用分布式的控制方法，是为了减少数据通讯量，从而有效地利用现有的网络资源，得到要求的控制效果。本文提供了实际应用中减少分布式预测控制系统的通讯量的方法。通过仿真验证了逻辑分析结果。
关键词：预测控制，分布式控制，数据通讯，优化算法
现代的工业控制中，复杂并且高维数的系统大量出现[1]。这种系统的变量和约束数量常常多达数十个。
面对这种系统，使用集中式控制系统就显得非常困难，主要是其在线求解的计算量太大，对计算机的性能和计算速度要求也变得很高。而一味地要求硬件水平的提高，不是理想的解决办法。因此，人们提出了分布式预测控制的方案，把在线求解问题分布到各个智能体中去实现。
本文所讲分布式控制是指在分散的、松散耦合的网络环境中，各智能控制器（子系统）如何相互协作，共同完成一个或多个控制作业任务的技术。在分布式控制中，每个控制器都能够相对独立地进行局部控制和工作，但又不能独立完成整个系统的任务，它们之间通过网络彼此互连通信，资源共享，相互协作，来共同完成整个系统的目标和任务，因此这里每个控制器都相当于一个智能体。
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