针对分解的分布式模型预测控制（DMPC）系统中子系统间的耦合影响所导致的通信负担重的问题，提出了一种新的基于免疫算法（IA）系统结构分解的DMPC算法。首先，采用IA算法对DMPC系统结构分解中遇到的输入分组（ICD）和输入输出配对（IOPD）问题进行求解，最大程度地减小了系统间输入输出耦合影响；然后，采用DMPC算法对分解后的系统进行分布式控制，有效地减小了子系统间的耦合，并降低了系统的通信负载问题；最后，用重油分馏化工过程进行了仿真实验，并通过与集中式模型预测控制（CMPC）的仿真结果作对比来验证了算法的有效性。
