自然界中，鸟类迁徙、鱼类群游等多智能体分布式协调运动在军事中和民用中具有广泛的应用前景，如无人车无人机的战场运输、侦查监视与目标打击、环境监测、未知环境探索等，这引起了来自不同领域广大学者们的广泛关注。一致性等基础的多智能体系统协调控制问题已经有大量的研究成果，但是一个重要且具有挑战性的问题多智能体系统分布式包围控制问题仍有待研究，而解决包围控制问题关键是确定编队中心和设计编队算法。本文针对多个动态目标的包围控制问题展开了深入的研究。论文的主要工作如下：　　①研究了包围控制编队中心的估计问题。考虑每个智能体只能获取局部目标信息且目标平均中心是时变的，不能够直接简单的通过取均值获取。参考多个时变信号的分布式平均跟踪问题，设计基于邻居信息的分布式动态均值估计器，只需要目标的局部信息，编队中心估计值就能够在有限时间内无估计误差的一致收敛到目标平均中心。　　②研究了一阶多智能体系统包围控制编队算法。考虑不同编队要求，分别给出了基于圆形编队和基于目标队形编队的编队算法。首先，圆形编队半径决定编队队形大小，编队角度决定智能体运动方向和轨迹，通过分别设计编队半径和角度控制算法，选取适当的李亚普洛夫函数，给出有限时间内包围控制条件。其次，考虑基于目标编队队形设计分布式包围控制算法，通过图论及李亚普洛夫稳定性定理分析，控制算法在即使存在估计误差的情况下也能有效的解决包围控制问题，且包围误差有界。　　③研究了二阶多智能体系统包围控制编队算法。二阶系统与一阶系统相比，同时考虑了位移状态和速度状态。对二阶系统进行分析并设计二阶系统包围控制算法，通过李亚普洛夫稳定性定理分析，智能体不仅能够实现对目标的动态包围，且能够良好的跟踪目标速度。