本講義では、実用的なアドバンスト制御方式で、制御の分野のみならず、学習理論の分野においても注目されているモデル予測制御 (Model Predictive Control: MPC) の基礎について平易に解説します。まず、制御対象は1入力1出力、離散時間線形システムとして、モデル予測制御の仕組みをいくつかの例題を使って説明します。次に、モデル予測制御の基礎となる現代制御理論について解説します。特に、最適制御理論の知識はモデル予測制御で役に立ちます。最後に、現代制御理論の知識を使って、モデル予測制御問題を定式化し、その解法を与えます。
　本講義を受講するためには、古典制御の基礎、そして離散時間システムの取り扱いを理解していることが望ましいですが、それらがなくても理解できるように説明したいと思います。本講義を受講することにより、モデル予測制御の導入と、現代制御理論のエッセンスを習得することができます。

1. はじめに
2. モデル予測制御の基礎
   1. モデル予測制御のメインキャスト
   2. モデル予測制御の基礎
   3. 外乱とモデルの不確かさへの対処
   4. 産業界におけるモデル予測制御
3. 現代制御の基礎
   1. 状態空間表現によるモデリング
   2. システムの安定性
   3. システムの可制御性と可観測性
   4. 状態フィードバックによる制御系設計
   5. 最適制御
4. モデル予測制御系の定式化と設計
   1. 評価関数
   2. 線形不等式を用いた制約の表現
   3. 予測ホライズンと制御ホライズンの選び方
   4. モデル予測制御問題の解法
5. まとめ