如何在单向拓扑下使用分布式模型预测控制（DMPC）对异构车辆队列进行协同控制？请结合《智能交通中异构车辆队列的DMPC控制研究与实现》进行详细说明。

在单向拓扑结构中，对异构车辆队列实施DMPC协同控制是智能交通系统中的一个前沿研究方向。《智能交通中异构车辆队列的DMPC控制研究与实现》一书详细探讨了这一领域，提供了理论和实践的深度结合。

参考资源链接：[智能交通中异构车辆队列的DMPC控制研究与实现](https://wenku.csdn.net/doc/4dduea6amm?spm=1055.2569.3001.10343)

DMPC利用了局部控制器间的通信和协调来管理整个车辆队列的运动。在单向拓扑中，DMPC的实现需要特别注意信息流动和控制策略的传递方向。通过这样的结构，我们可以确保信息和控制信号能够以预定义的、可靠的方式传播，从而减少复杂性和潜在的冲突。

实施DMPC需要以下几个步骤：
1. 建立车辆队列的模型，包括每辆车的动力学模型和环境模型。
2. 设计局部控制器，并为每辆车分配一个控制器。
3. 根据车辆的异构特性，设计相应的控制算法，考虑车辆的差异性和动态环境。
4. 进行分布式控制策略的设计，使得每个局部控制器能够在没有中心协调器的情况下进行有效的决策。
5. 使用MATLAB编程实现DMPC算法，通过仿真实验验证算法的可行性和性能。

书中提供了完整的MATLAB代码示例，这些代码是开发和测试DMPC算法的宝贵资源。代码包括但不限于车辆模型的建立、预测模型的生成、优化问题的求解以及控制策略的实现等关键部分。

在实际应用中，DMPC可以显著提升车辆队列的行驶效率和安全性。例如，它能够预测交通流的变化，提前调整车辆间的相对位置，减少交通拥堵，同时保证车辆之间的安全距离，降低事故风险。

对于想深入学习DMPC在智能交通系统中应用的研究者和工程师来说，这本书是一个不可多得的资料。它不仅涵盖了理论知识，还有实际的MATLAB程序代码，可以帮助读者快速理解和掌握DMPC的实际应用。

参考资源链接：[智能交通中异构车辆队列的DMPC控制研究与实现](https://wenku.csdn.net/doc/4dduea6amm?spm=1055.2569.3001.10343)