◇ 担当教員： 野田　賢（のだ　まさる）
◇ 単位数：２ ◇選択･必修：選択 ◇開講時期：�V期 火曜１限、金曜１限 ◇講義室：L2
◇ 授業目的：
本講義では、現実の大規模システムにおいて最適制御を実現するための手法であるモデル予測制御と
オンライン最適化技術の基礎知識を習得することを目的とする。また、近年工学的実用性の観点から
注目されている変数離散化による動的最適化法を概説し、その基礎となる非線形最適化法について学
ぶ。
◇ 授業内容：
1. モデル予測制御
1.1 線形モデル予測制御
1.2 制約条件付きモデル予測制御
1.3 一般化予測制御
1.4 非線形モデル予測制御
1.5 ハイブリッドダイナミカルシステムとモデル予測制御
2. 大規模システムの動的最適化
2.1 オンラインリアルタイム最適化制御
2.2 変数離散化による動的最適化法
3. 非線形最適化法
3.1 非線形最適化法の基礎
3.2 逐次２次計画法
3.3 内点法
◇ 教科書：
教科書として一冊にまとまったものはない。内容をまとめた資料を配布する。
◇ 参考書：
1. E. F. Camacho and C. Bordons: Model Predictive Control 2nd Edition,
Springer-Verlag, 2004
2. 橋本伊織，長谷部伸治，加納学: プロセス制御工学，朝倉書店，2002
◇ 履修条件：
線形代数（基礎数学�T）、微分方程式（基礎数学�U）、線形制御理論（システム制御�T）の基礎知識を
有すること。履修希望者は1回目または２回目の授業時間に履修登録する。
◇ 成績評価：
レポート（40％）および試験（60％）により成績を評価する。
◇ オフィスアワー：
質問はB703で随時受け付けるが、事前に電話（内線：5361）もしくは電子メール
（メールアドレス：noda@is.naist.jp）にて都合を問い合わせること。