多智能体网络系统的一致性是复杂系统的主要动力学行为之一,也是复杂系统协调控制的根本问题。随着多智能体网络系统一致性问题在机器人协作、无人机编队控制、电力网络、传感器网络以及交通网络等领域的广泛应用,其已引起了众多领域学者们的关注,并成为了当下学者们的研究热点和前沿研究问题之一。所谓的一致性是指在一个多智能体系统中,随着时间的推移,系统中各智能体之间通过彼此之间的耦合作用,最终使各智能体的状态逐渐趋向于一个相同的值。对多智能体网络系统的协调控制的研究,不仅揭示了客观存在于自然界中的生物群集现象的内在规律,更重要的是让人们通过对该内在规律的认识,从而更好地认识、理解、应用复杂系统,更好地促进人类社会的进步。本论文在已有研究成果的基础上,运用代数图论、矩阵理论、线性系统理论、控制理论等成熟的相关理论知识,分别讨论了混合模式下多智能体系统的一致性问题、混合模式下BA无标度网络的同步问题以及阈值视角下多智能体系统的触发控制一致性问题,主要的研究工作概括如下:(1)为了解决有领导者的多智能体系统的一致性问题,首先,定义了虚拟领导者和实体领导者,提出了混合模式领导者的概念。然后,用有向图表示多智能系统的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立网络系统的一阶数学模型,设计准周期的离散控制器对领导者进行复位,通过对领导者的外界控制来控制整个系统的全局性态。最后,用李雅普诺夫稳定性定理对系统的稳定性进行了判定和分析。通过理论分析和仿真实验证明了系统的全局一致平衡点具有独立性,只与系统的初始状态和网络拓扑结构有关,与控制器的复位序列无关。(2)将上述多智能体系统一致性算法应用到BA无标度网络同步问题的研究中。首先,定义了虚拟领导节点和实体领导节点,提出了混合模式领导节点的概念。然后,用有向图表示BA无标度网络的拓扑结构,并根据该拓扑结构建立网络系统的一阶数学模型,在此基础上设计了准周期的离散控制器对领导节点进行复位,通过对领导节点的控制来控制整个网络的同步过程。最后,通过计算机仿真,验证了同步理论的正确性,并分析了网络的同步速度与实体领导节点度之间的关系。(3)探讨了基于事件触发的一阶多智能体系统的一致性问题。同上述内容相同,先把多智能体系统中的智能体分成多个集群,每个集群都包含一个可以受外界控制的智能体,该智能体被称为领导者,且从形式上分为虚拟领导者和实体领导者,用有向图表示多智能系统的拓扑结构。为了节约集群内外的通信开销,适应不同的工程应用背景,以集群为单位,基于其内部智能体的状态信息,提出了两种不同的触发机制,并基于触发信息提出了两种基于事件触发的多智能体系统一致性控制协议。最后通过计算机仿真,验证了理论的正确性。