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模型预测控制（MPC）是现代最成功的控制方法之一。该方法通过反复求解有限时域的最优控制问题，并施加最优输入信号的首段控制量来实现控制。本论文开发了一个模块化框架，旨在通过MPC提升量子最优控制（QOC）的效率和鲁棒性。研究团队首先从QOC视角对MPC的基本概念进行了引导式介绍，随后提出从简易方案到具备稳定性保证的复杂方案在内的多重MPC架构。由此构建的模块化框架可用于：1）提升开环量子最优控制的效率；2）通过引入反馈机制增强闭环量子控制的鲁棒性。该工作通过数值仿真验证了这些优势，并将所提方法与现有方案进行了对比测试。