由于多智能体系统在卫星姿态调整、无人机编队控制、分布式传感器网络等诸多领域具有较强的应用背景,故其分散式协调控制受到了国内外各领域研究人员的广泛关注。目前,对于多智能体系统的研究是一个热点问题。而多智能体的一致性问题作为多智能体研究中的一个基本问题,更是得到了各个领域研究学者的关注,一致性的研究具有十分重要的理论价值和实际意义。所谓一致性,是指智能体在不利用全局信息的情况下,仅仅依靠各个智能体之间有限的信息交互使得所有的智能体中某个状态最终趋于一个感兴趣的值。多智能体系统中各个智能体之间通过通讯网络进行信息交互,不可避免的会受到网络中通讯噪声和网络时滞的影响。本文在已有工作的基础上,利用切换时滞系统理论以及稳定性理论研究了多智能体系统在噪声或者通讯时滞下的一致性问题。本学位论文的主要结果可以总结为下面几个方面：针对多智能体中网络中,各个智能体之间的通信受到网络带宽或者通讯噪声的影响可能会导致通信链路的失效等问题,首先研究了普通动态多智能体系统在具有通信失效现象下的领导者一追踪者一致性问题。提出了一种新的切换时滞系统,理论结果和数值仿真验证了当通讯网络中存在一个生成树并且通讯失效的长度和频率满足一定条件时,多智能体网络可以实现领导者一追踪者一致。随后,基于前面的结果分析了满足利普希茨条件的非线性多智能体系统在具有大时滞区间下的一致性问题,给出了一种牵制控制一致性协议。证明了当大时滞区间的长度和频率满足一定条件时,多智能体系统可以实现一致。考虑到网络多智能体系统周围环境的复杂性以及当各种不确定因素存在时难以保证所有的智能体具有同样的动态行为,研究了由一阶和二阶系统构成的异构智能体系统在采样信息下的一致性问题,同时还考虑了网络通信失效以及外部噪声对于一致性的影响。提出了基于采样信息的一致性协议,利用Lyapunov稳定性理论证明了当通讯失效满足一定条件时,多智能体系统可以实现一致并且具有期望的L2增益性能。考虑到实际中智能体的状态信息可能是未知的,分析了在随机采样机制下的基于输出信息的一致性问题。针对多智能体系统,设计了全维和降维两种类型的状态观测器。设计了基于观测状态信息的一致性协议,以线性矩阵不等式的形式给出了能够让多智能体系统实现均方一致的充分性条件。此外,还考虑了网络中通信时滞对系统一致性的影晌。给出了两个数值仿真来验证本学位论文中所提出的全维和降维构造方案的合理性和有效性。最后,对本学位论文中所研究的工作进行了总结,同时对多智能体系统中的一些后续研究进行了展望。