La investigación y el desarrollo del océano han ganado popularidad en los últimos años, y el problema de la búsqueda y caza de objetivos en el entorno marino desconocido ha sido un problema urgente. Para resolver este problema, se propone un algoritmo de control predictivo dinámico distribuido (DDPC) basado en la idea del control predictivo. La información de la región de tarea-entorno y la entrada de la actualización del estado del AUV se obtienen al predecir el estado de sistemas de múltiples AUV y tomar decisiones de optimización de tareas en línea, y luego bloquear el área de búsqueda para el momento siguiente. Una vez que se encuentra un objetivo en movimiento durante el proceso de búsqueda, el AUV realiza una caza distribuida basada en la teoría de puntos potenciales, lo que resuelve el problema de la distribución razonable de puntos potenciales durante el proceso de caza y permite la formación rápida de la caza. En comparación con otros métodos, los resultados de la simulación muestran que el algoritmo exhibe alta eficiencia y adaptabilidad.