近年来,随着计算机和通信技术的飞速发展,多智能体系统的分布式协调控制在无线传感器网络,自动化高速公路,无人机编队控制等诸多领域得到了广泛应用,受到了国内外研究学者的关注。一致性问题是多智能体系统研究中的一个基本问题,其控制目标是为系统中的每个智能体设计一个控制协议,最终使得系统的某个或某些物理量随时间变化达成一致。通信网络中的各种限制,例如,通信成本,带宽等,会使系统的一致性受到影响。为了降低通信成本,本文拟采用采样控制,利用矩阵论、代数图论、李雅普诺夫稳定性理论以及线性矩阵不等式等方法,研究基于采样数据的多智能体系统一致性问题。本文的研究内容概括如下:首先,论文研究了二阶非线性多智能体系统的采样领导-跟随一致性问题。针对带外界干扰的多智能体系统,在通信拓扑为有向图的情况下,设计了一个基于采样数据的控制协议,通过分析得到了多智能体系统实现领导-跟随一致性所需满足的充分条件。一个数值仿真验证了所给结论的有效性。其次,论文研究了带随机干扰的线性多智能体系统的事件触发包含控制问题。包含控制问题是一类特殊的一致性问题,对应的系统包含多个领导者,控制目标是为每个跟随者设计控制协议,使得所有跟随者能够进入并保持在由领导者所形成的凸包中运动。由于其巨大的应用前景,得到了研究学者的广泛关注。周期采样控制在实际应用中常常会受到智能体本身软硬件资源有限的限制。因此,论文针对线性多智能体系统的包含控制问题,设计了一个事件触发控制协议,实现了系统的包含控制。同时,在事件触发控制下系统能够避免芝诺现象。数值仿真结果表明了该结论的有效性。最后,考虑到在实际系统中动力学切换是不可避免的,论文研究了带干扰的二阶切换非线性多智能体系统的事件触发领导-跟随一致性问题。利用神经网络逼近理论和反步设计法,提出了一个事件触发控制协议,通过分析得到了系统实现领导-跟随一致性的充分条件。此外,通过排除芝诺现象验证了所提出的控制协议的可行性。通过数值仿真说明了理论结果的正确性。