多目标优化模型预测控制

多目标优化模型预测控制（Multi-Objective Model Predictive Control，简称MOMPC）是一种控制策略，用于解决具有多个目标的动态系统的控制问题。它结合了多目标优化和模型预测控制的思想，旨在在多个目标之间找到一个平衡点。

MOMPC的基本思想是通过建立系统的数学模型，并使用该模型进行预测，然后根据预测结果进行优化，以选择最优的控制策略。与传统的单目标优化模型预测控制相比，MOMPC考虑了多个目标函数，并通过权衡不同目标之间的权重来寻找最优解。

MOMPC的核心是一个多目标优化问题，其中目标函数通常包括系统性能指标、约束条件和控制目标。通过调整权重，可以在不同的目标之间进行权衡，以获得满足系统需求的最优解。常见的多目标优化算法包括加权和法、Pareto前沿等。

MOMPC在许多领域都有广泛应用，例如能源管理、交通控制、机器人控制等。它可以帮助实现系统性能的最大化、能耗的最小化、约束条件的满足等多个目标的平衡。