滚动优化（moving horizon optimization），工学-控制科学与工程-控制理论与控制工程基础，在有限时域内反复在线运行的优化策略。其概念最先在模型预测控制中提出。1978年，J.理查勒特首次详细阐述了预测控制。其以对象的阶跃或脉冲响应为模型，采用滚动推移的方式在线对过程实现优化控制，其中滚动优化是预测控制的核心内容之一。在预测控制中的优化是一种有限时段的滚动优化，在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从该时刻起未来有限时间，而到下一采样时刻，这一优化时段同时向前推移。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其绝对形式，即所包含的时间区域则不同。因此，滚动优化不是一次离线进行，而是反复在线进行的，利用滚动的有限时段优化取代了一成不变的全局优化。虽然在理想情况下不能导致全局优化，但由于实际上不可避免地存在着模型误差和环境干扰，这种建立在实际反馈信息基础上的反复优化，能不断顾及不确定性的影响并及时加以校正，反而要比只依靠模型的一次优化更能适应实际过程，有更强的鲁棒性。由于滚动优化具有在每一个采样时刻都要优化一次的特点，所以滚动优化对算法的要求主要体现在实时性上。