演化博弈机制是结合演化理论和动态演化过程分析的一类理论，可为群体协作提供很好的方法论解释，能有效解决局部个体偏离多个体系统控制的现象。基于此，本文在演化博弈机制的框架下，围绕多个体协作控制问题进行了研究，主要工作如下:　　首先对演化博弈的发展和相关概念进行了阐述，结合实验仿真分析了经典的博弈模型原理及规律。探讨了公共品博弈中出现的公共悲剧问题，运用改进的惩罚机制有效解决了公共悲剧问题，提高了系统的合作率。　　其次，针对突变的多个体系统协作模式，以多个体有序化群集运动系统为例，提出突变策略的概念，定义了系统的收敛时间及稳定时间两个动态性能指标，分析突变前后系统的动态性能变化，这也是本文的创新之一。在自学习的控制机制下对突变系统进行优化，个体根据策略更新方程自主记忆最优策略，实验证实自学习可在一定程度上优化系统性能，但无法实现系统最终的策略一致性演化。　　最后，运用演化博弈机制进行了优化对比实验，实现了策略的一致性演化。建立了动态性能指标与支付矩阵间的直接联系，用加权的动态性能指标量化支付矩阵参数，这是本文的创新之二。通过调整微观个体博弈机制的支付矩阵参数，不仅可控制系统的演化结果实现包括原始策略一致性、突变策略一致性、混合策略共存在内的多种演化结果，同时也能极大地改善系统的收敛时间和稳定时间等动态性能。