MPC는 '미분 동역학 제어기'(Model Predictive Control)의 약어로, 공학 및 자동화 분야에서 널리 사용되는 제어 알고리즘이다. MPC는 시스템의 동작을 모델링하고, 제어 입력을 최적화하여 시스템의 성능을 극대화하는 접근 방식이다. 이 제어 방법은 미리 정해진 예측 기간 동안 시스템의 미래 동작을 예측하고, 이를 기반으로 현재의 제어 입력을 결정한다.

MPC는 일반적으로 다음과 같은 단계로 구성된다. 첫째, 시스템의 동작을 나타내는 수학적 모델이 필요하다. 둘째, 현재 상태를 바탕으로 미래의 상태를 예측하기 위해 모델을 이용한다. 셋째, 예측된 상태를 최적화 문제로 변환하여 제어 입력을 결정한다. 마지막으로, 결정된 제어 입력을 시스템에 적용하고, 이 과정을 반복한다.

MPC의 주요 특징 중 하나는 제약 조건을 자연스럽게 포함할 수 있다는 것이다. 이는 시스템의 물리적 한계나 성능 요구 사항 등을 고려할 수 있게 해주므로, 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용된다. 또한 MPC는 다변수 시스템에서도 효과적으로 적용할 수 있어, 복잡한 시스템의 최적 제어에 강점을 가진다.

MPC는 주로 로봇 공학, 화학 공정, 항공 우주, 자동차 제어 등 다양한 산업 분야에서 활용된다. 이러한 응용 분야에서 MPC는 실시간으로 최적의 제어 결정을 내림으로써 시스템의 안정성과 성능을 향상시키는 데 기여하고 있다.