近年来，关于如何协调一组分布式的动力学系统或个体已经成为复杂多个体系统研究的一个热门领域。作为复杂多个体系统的分布式控制研究中的一个根本问题，多个体系统的一致性问题近来已经引起了越来越多的关注。在一组个体中，“一致”意味着所有的个体在它们某些共同的状态变量上达到一致，而一致性算法是为个体设计的一种网络控制协议，而这些个体是基于局部信息交换而达到一致的。一种重要的控制策略就是基于量化信息通信的复杂多个体系统的异步一致性问题。　　 事实上，由于通信环境的影响，网络通道带宽有限成为影响复杂多个体系统性能的瓶颈之一。有限带宽受限的网络系统的个体间的通信可以视为这样一个过程:在每次采样过程中，信息发送个体对自身状态变量进行量化编码(Encode)并发出源码(Symbolicdata);其邻居（信息接收个体）接收到源码，则利用一个量化解码(Decode)算法对发送个体的状态变量进行估计，进而利用估计的邻居状态进行自我迭代并最终实现群体的宏观协调一致。因此，量化通信在个体问的有限信道信息交换中扮演着重要角色。　　 本文重点分析了网络基于量化信息通信的复杂多个体系统的异步一致性问题。首先，在无向图的基础上研究了基于量化信息通信的复杂多个体系统的流言算法静态一致性问题。其次，在有向图的基础上我们分析了基于量化信息通信的复杂多个体系统的广播流言算法的静态一致性问题及动态一致性问题。