多自主体系统在工程、生物和社会经济领域有着广泛的应用背景，是当前系统控制领域的一个研究热点。利益相关的决策主体的相互作用和个体行为的不确定性是多自主体系统的重要特点，各种因素所导致的不确定性、系统状态的混杂性和系统的分布式信息架构相互交织耦合，这给不确定环境下多自主体系统的控制设计和系统分析带来了实质性的困难。　　 本文综合利用概率论、控制理论和代数图论的工具研究了通信受限下多自主体系统的分布式趋同控制和一类个体和种群交互作用的随机多自主体系统的分布式动态博弈，主要成果包括以下几个方面。　　 1.针对连续时间一阶积分型多自主体网络，研究了固定拓扑下带有高斯通信噪声的平均趋同控制。给出了保证实现均方平均趋同的关于趋同性增益的充分必要条件。证明了在一定拓扑条件下，系统的稳态最大均方误差随个体数的增加而收敛于零，为利用大规模传感器网络作分布式估计提供了理论依据。　　 2.针对离散时间一阶积分型多自主体网络，研究了带随机通信噪声的平均趋同控制，对固定拓扑的情形，给出了保证分布式随机逼近型算法对任意二阶矩有界噪声都能实现均方平均趋同的充分必要条件，对时变拓扑的情形，给出了保证实现均方趋同和依概率1趋同的充分条件。　　 3.提出了趋同控制所需的最小信道容量问题，研究了有限通信数据率下多自主体网络的平均趋同控制。提出了估计误差补偿的协议设计方法，设计了基于动态新息量化的分布式协议。证明了对于连通的网络，无论网络的规模有多大，总存在一个分布式协议，使得每次通信每对邻接的自主体间只需交换1比特的信息，就可以保证以指数的收敛速度实现平均趋同。给出了当系统中个体数趋于无穷时渐近收敛速度的显式表达式，这个表达式可以由网络中的个体数，量化的层数以及通信拓扑图的代数连通度和Laplacian矩阵的谱半径的比值给出。　　 4.研究了一类个体和种群存在交互作用的随机多自主体系统在耦合随机指标下的连续时间二次型博弈和离散时间跟踪型博弈。引入了依概率和几乎必然渐近Naush均衡的概念，给出了分布式控制律关于随机指标最优性的定量刻画。利用Nash必然等价原理设计了控制律。利用概率极限理论，证明了闭环系统的几乎必然一致稳定性；对种群状态平均的估计在某种范数意义下的强一致性：分布式控制律在Nash均衡意义下几乎必然(依概率)渐近最优。