在不增加計算複雜度的情況下，將模型預測控制（MPC）與深度強化學習（DRL）結合使用，可以考慮以下方法：
分層控制架構：將MPC作為高層控制策略，負責長期規劃和決策，而將DRL用於低層控制，專注於即時調整和反應。這樣可以利用MPC的穩定性和DRL的靈活性，並減少計算負擔。
使用簡化的DRL模型：選擇較小的神經網絡架構或使用簡化的DRL算法（如Q-learning），以降低計算需求。這樣可以在保持性能的同時，減少計算複雜度。
預計算策略：在MPC的日間計劃階段，預先計算DRL的策略，並將其作為參考，這樣在實時操作中只需進行簡單的調整，而不必重新計算整個DRL模型。
共享計算資源：在MPC的優化過程中，利用DRL模型的輸出作為參數或約束條件，這樣可以在不增加額外計算的情況下，將DRL的學習結果整合進MPC的決策過程中。
增量學習：在DRL的訓練過程中，使用增量學習的方法，逐步更新模型，而不是每次都從頭開始訓練，這樣可以減少計算資源的需求。