Comparison of hierarchical and distributed optimization for model predictive control In dieser Arbeit wurde die Anwendung von hierarchischen (Wechselwirkungsbalance Methode (engl.: Interaction Balance Method (IBM)) und verteilten Optimierungsverfahren (Han Algorithmus) vorgestellt. Das Ziel ist zu erkennen welche am besten zur Steuerung von Wasserversorgungssystemen oderanderen ähnlichen Systemen geeignet ist und um den Vergleich und die Analyse der Verfahren zu beurteilen. Die Implementation und Simulation wurden unter Verwendung der Software MATLAB® durchgeführt. Um die Aufgabe zu lösen wurde folgender Ansatzgewählt. Nach der Literatursichtung in Bezug auf die hierarchischen und verteilten Methoden wurde die MPC Technik untersucht. Erste Untersuchungen wurden an einem vereinfachten Wasserversorgungssystem vorgenommen. Dann wurden diese Methoden auf ein aggregiertes Wasserversorgungssystem angewendet und um die entsprechende Beschreibung ergänzt die die Vorgänge in einer realitätsnahenen Situation besser widerspiegelt. Basierend auf den Untersuchungen können die folgenden Schlüsse erfolgen. Zur Optimierung von Systemen mit einer geringen Anzahl von Variablen und Kopplungen zwischen ihnen sollte eine hierarchische Struktur verwendet werden weil diese Verfahren zu genaueren Ergebnissen in einer kürzeren Zeit führen. Für Systeme mit einer großen Anzahl von Variablen und Kopplungen ist die verteilte Struktur für die Optimierung besser geeignet. Die Anzahl der Variablen und Kopplungen beeinflussen CPU Frequenz den Optimierungsprozess. Daraus resultieren die unterschiedlichen CPU Zeiten für die Optimierung. Weil MATLAB® interpretativ arbeitet entstehen relativ lange CPU Zeiten. Der verteilte Han Algorithmus seine verbesserte und modifizierte Version wurden noch nichtvollständig untersucht insbesondere im Hinblick auf die Konvergenz und den Parameter θ also die Art und Weise seiner Bestimmung. In diesem Papier zur Bestimmung dieses Parameters wurde die «Bisection Intervall Methode» verwendet. Der Störvektor (Verbrauch) beeinflusst den Optimierungsprozess was bedeutet dass unter den verschiedenen Werten des Verbrauchs die verteilten Algorithmen die gleichen Optimierungsprobleme mit verschiedenem CPU Zeitbedarf lösen können. Der Autor schlägt für die weitere Arbeit vor: Verwendung einer anderen Programmiersprache wie z. B. C C++; Verwendung einer anderen Methode um den Parameter θ zu finden; Verwendung eines schnelleren und leistungsfähigeren Rechners; Verwendung der Parallel Computing Toolbox™ in MATLAB ®.