多智能体系统协同控制是网络科学中的一个重要研究方向，在社会网络、交通网络、无人系统集群等领域有着广泛的应用，其理论价值巨大，应用前景广阔。作为多智能体协同控制理论的最基本形式，一致性研究受到了众多领域的专家学者的关注。本论文基于矩阵耦合的网络拓扑出发，对多智能体系统的一致性问题进行了研究，与标量权重网络不同，矩阵权重具体的描述了个体状态之间的内部耦合关系，但也使得许多标量权重下的一致性结论不适用于矩阵权重的情形，这为矩阵权重一致性问题的研究带来了难点。本论文主要研究了多智能体系统的矩阵权重一致性问题，分别研究了符号图下的矩阵权重二分一致性问题和具有双积分器模型的多智能体系统的矩阵权重一致性问题。
　　研究了符号图下的矩阵权重二分一致性问题，基于具有单积分器模型的多智能体系统，重点研究了在一般情形下的矩阵权重二分一致性问题，结合代数几何相关理论知识，给出了系统的二分一致性收敛空间形式，并分析证明了系统的达到二分一致性的平衡点状态，得到了符号图下的系统达成矩阵权重二分一致性的充要条件；与标量权重网络不同，发现在图的结构不平衡情形下，系统仍可以达成二分一致性的结果，特别地，图结构平衡可以作为文中结论中的一种特例情形，这表明此结果更具备普适性；同时，从图的拓扑结构出发，给出了一种判断多智能体系统能否达成二分一致性的算法。
　　研究了具有双积分器模型的多智能体系统矩阵权重一致性问题，首先对矩阵耦合网络的图对应的拉普拉斯矩阵的性质进行了分析，发现了其拉普拉斯矩阵的转置矩阵的零空间等同于一个非负矩阵的列空间，这个结果很好的扩展了标量权重下拉普拉斯矩阵关于零特征值的非负左特征向量的概念，可以为多智能体系统矩阵权重一致性的收敛空间分析提供了极大的帮助；随后，提出了两种矩阵权重一致性协议，并分别给出了在两种算法下，系统达成矩阵权重一致性的充分必要条件和最终收敛状态，并给出了控制协议中不确定参数的选择方法，使得系统可以达成矩阵权重一致性。