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。