Nichtlineare Modellprädiktive Regelung (NMPC) hat sich als die akzeptierte Methodik zur Lösung komplexer Regelungsprobleme in der Prozessindustrie etabliert. Die Hauptmotivation hinter explizitem NMPC ist, dass ein explizites Zustandsrückführungsrecht die Notwendigkeit eines numerischen Optimierungsalgorithmus in Echtzeit vermeidet. Die Vorteile einer expliziten Lösung, neben den effizienten Online-Berechnungen, umfassen die Überprüfbarkeit der Implementierung und die Möglichkeit, eingebettete Regelungssysteme mit geringer Software- und Hardwarekomplexität zu entwerfen. Dieses Buch behandelt die multi-parametrischen nichtlinearen Programmierungsansätze (mp-NLP) zur expliziten approximativen NMPC von eingeschränkten nichtlinearen Systemen, die von den Autoren entwickelt wurden, sowie deren Anwendungen auf verschiedene NMPC-Problembeschreibungen und mehrere Fallstudien. Die folgenden Typen nichtlinearer Systeme werden betrachtet, was zu unterschiedlichen NMPC-Problemdarstellungen führt.