多智能体系统由多个能够获取周边信息且具有自主活动能力的智能体组成。由于其在智能电网、机器人系统、智能交通、无人机编队等方面具有广阔的应用前景,针对它的一致性问题研究已经引发了极大的关注。目前,有关一致性的研究成果还集中在单一智能体组成的多智能体系统。然而在实际应用中,各个智能体之间难免存在系统参数不一致或动力学特性差异。为实现这类多智能体系统的完全一致性,仅通过设计简单的线性反馈控制协议是难以完成的。并且实现过程需要付出极大的控制成本。因此在工程允许的前提下,让系统误差保持在一个较小的有界范围,即达到准一致性,成为了新的解决思路。本文着重利用分布式自适应控制方法,为实现几类异质多智能体系统在不同情况下的准一致性提供有效的解决方案。主要研究内容如下所示:（1）研究了异质多智能体系统在无向拓扑下的平均准一致性问题,通过设计一种分布式自适应控制协议和参数自适应律来调节无领导者网络节点之间的耦合权重,并结合Lyapunov函数法,局部Lipschitz条件和Kronecker积的相关变换,证明了该控制协议能够实现平均准一致性,并得到了最终误差的收敛范围。此外,提出分布式自适应牵制控制协议来只调节智能体之间部分的耦合权重,实现该系统的准一致性。（2）研究了节点动力学可分离为线性和非线性部分的领导跟随异质多智能体系统的准一致性问题。首先基于相邻节点的状态信息交换,提出了一种分布式自适应反馈控制控制协议和单参数自适应律,只调整跟随者网络节点之间的耦合权重。此外,在该模型的基础上,设计了一种分布式Lipschitz自适应反馈控制协议和非线性耦合参数自适应律,同时调节跟随者网络节点耦合权重和整个系统的反馈增益系数。再者利用牵制控制思想,考虑了控制协议只调节部分的耦合权重的情况。最后通过找到合适的Lyapunov函数,分别给出了不同控制策略下,系统实现准一致性的充分条件和误差上限。（3）研究了含外部扰动的非线性领导跟随异质多智能体系统的准一致性问题。首先,针对异质多智能体中带有扰动和非线性的情况,设计了基于符号函数的分布式自适应反馈控制协议和参数自适应律来调节跟随者网络节点之间的耦合权重和整个系统的反馈增益系数,并且利用符号函数减少扰动对系统的干扰,使得在有限时间内系统中存在的扰动得到有效抑制并且达到准一致性,并且通过相关引理推导出了误差收敛范围。然后将分析延伸到控制策略只调节一小部分耦合权重和反馈增益的情况,实现该系统的准一致性。