现代的工业控制中，复杂并且高维数的系统大量出现。这种系统的变量和约束数量常常多达数十个。面对这种系统，使用集中式控制系统开始出现问题，其在线求解的计算量太大，对计算机的性能和计算速度要求也变得很高。因此，人们提出了分布式预测控制的方案，把在线求解问题分布到各个智能体中去实现。 本文从几个方面来对这两种控制方式进行比较。控制原理方面：集中式控制主要是采用一个中央控制器来完成一个“总体的任务”，而分布式控制则将一个比较大的控制问题分解到若干智能体，通过这些智能体独立工作来完成任务。控制算法方面：通过同一种算法，即并行分组交换算法的分析来说明分布式控制具有比集中式控制的算法复杂度和计算量都要小的优点，因此缩短了控制过程执行的时间。网络通信方面：基于一个具体的以太网络模型从网络通信方面来说明分布式控制具有比集中式控制网络时延小的优点。通过这些对比，进一步说明了分布式在控制方式上具有比集中式控制更大的优势，强调了分布式控制将是未来控制的一个主流方向。 为了探讨网络信息交流模式，本文采用了直接取控制模型进行仿真的思路。直观的分析可以说明将集中式控制方案转变为分布式控制方案时，后者要达到前者控制效果所需要通讯的数据。指出采用全通讯的分布式预测控制时，通讯量大会使得数据出错量大，还会加剧网络迟延、网络丢包等一些网络传输方面的问题。简单介绍了处理这些问题的常规方法和一些减少分布式预测控制通讯量的方法。重点介绍了一种改进后的预测控制算法，即纳什优化法。