多智能体系统(Multi-agent system)的一致收敛协议很大程度上决定了多智能体系统的性能。本文主要对多智能体系统的收敛速度和数据传输时产生的丢包进行分析。提出了快速一致性协议,优化了多智能体系统的收敛速度。考虑了多智能体系统网络数据传输时产生的数据丢包对一致性的影响,并且搭建了基于多智能体系统的搜救小车实验平台。首先,本文分析了多智能体系统中关于收敛速度的相关研究,得出影响系统收敛速度的两个因素:网络拓扑结构和多智能体系统中每一个智能体的状态信息。基于此本文提出了能够优化多智能体系统收敛速度的快速一致性协议,随后给出了一阶模型和二阶模型下快速一致性协议的充要条件。数值仿真说明了这个协议优化了系统的收敛速度。其次,本文考虑了多智能体系统中的信息传输问题,研究了数据包丢失与到达一致性之间的关系。通过分析多智能体系统中的卡尔曼滤波过程,得出丢包率会直接影响多智能体系统收敛性能的结论,并给出了多智能体系统达到一致性的临界丢包率。为了减少丢包率,本文提出的一步预测方法在一定条件下可以大大提高通讯能力。数值仿真验证了方法的有效性。最后,本文开发了基于多智能体系统的搜救小车实验平台。在突发情况和特殊环境下,使用多智能体系统理论的搜救小车是非常有用的,同时给出用于搜救小车实验平台的软件编程思想以及平台上一致性实验的测试结果。