多智能体系统行为是自然界中普遍存在的神奇却又复杂难解的现象。近年来,对多智能体系统行为的研究引起了诸多学科(如控制、物理、数学、生物、计算机等)研究人员越来越多的重视,实际问题中大多数系统会不可避免地受到随机干扰的影响,确定性多智能体系统模型只是实际系统的理想化,而随机多智能体系统对自然规律的描述更接近本质和真实。随机多智能体系统一致稳定性问题的研究是运用随机稳定性理论,分析随机多智能体系统的状态随时间的变化最终趋于相同的规律,是研究随机多智能体系统的基础。本文在已有研究工作的基础上,以代数图论和矩阵理论为工具,基于随机稳定性理论、马尔科夫跳理论、随机逼近理论以及分布式随机最优理论,研究带随机噪声干扰、变时滞、分布式优化及马尔科夫切换拓扑等实际因素的随机多智能体系统一致稳定性问题,为随机多智能体系统一致稳定性问题的研究及推广应用提供一些新的设计思路和方法。全文的主要工作和贡献有以下几个方面:1)针对随机多智能体系统一致稳定条件过于保守的问题,考虑了随机多智能体系统分布式增益c(t)为正常数时情况,拓展了分布式增益c(t)必须满足增益随机逼近递减性鲁棒条件,并对随机多智能体系统的一致稳定性加以分析,得到了分布式增益c(t)为正常数时的取值范围,而且进行了仿真验证。另外,针对现有文献一般都要求分布式增益c(t)大于零的局限性,研究了分布式增益为负常数时随机多智能体系统一致稳定性的问题,得到了保证系统趋于一致稳定的新条件,而且进行了仿真验证。2)针对随机多智能体系统周围经受噪声干扰、各智能体之间通信过程中遭受信道重建、信息丢失等不确定性的影响、各个智能体自身存在不稳定开环极点等问题,研究了时变马尔科夫切换拓扑下具有不稳定开环极点的高阶连续随机多智能体系统一致稳定性问题,得到连续随机多智能体系统一致稳定性的充分必要条件,该条件包含两大部分:一是马尔科夫切换拓扑下的并图gun={g(k);1≤k≤s}包含一个有向生成树;二是每个随机智能体二元组(Ac,Bc)是可镇定的,而且进行了仿真验证。3)针对现实中的随机智能体系统经常是离散化的随机智能体系统的现实,考虑了了步长变量对系统的影响,研究了马尔科夫切换拓扑下带随机噪声干扰的高阶离散随机多智能体系统一致稳定性问题。把分布式增益的设计与通讯网络拓扑图区分开来,进行单独设计,实现了马尔科夫切换拓扑下带多随机噪声干扰的高阶离散随机多智能体系统分布式增益设计与通信网络拓扑的解耦,最终得到了保证系统趋于一致稳定性的充分条件,为具有时变切换拓扑下带多随机噪声的随机多智能体系统一致稳定性问题的解决提供了有效的理论依据,并且进行了仿真验证。4)针对随机时滞多智能体系统一致稳定性的研究在很大程度上依赖于二次Lyapunov泛函或Razumikhin函数,而现实中各智能体连接的通信网络拓扑是随机切换的有向图,Lyapunov泛函或Razumikhin函数可能很难确定甚至不存在的问题,运用后向积的遍历性理论和随机逼近的方法,来研究马尔科夫切换拓扑下带随机多噪声干扰和时变输入时滞的高阶随机多智能体系统一致稳定性的问题。对随机时滞多智能体系统所定义的随机矩阵序列进行遍历分析,来确保系统能量衰减,以保证系统趋于一致稳定,得到了随机时滞多智能体系统一致稳定性的充分必要条件为系统随机矩阵序列A(k)是δ(k)-相容的,从而解决了马尔科夫切换拓扑下带随机多噪声干扰和时变输入时滞的高阶随机多智能体系统控制器设计和一致稳定性问题,并且进行了仿真验证。5)针对应用中考虑最小通信成本、最小能量消耗或投资收益最大化等实际需要,随机多智能体系统考虑了系统动态过程的性能指标,运用随机最优控制动态规划原理,对马尔科夫切换拓扑下带随机噪声干扰的高阶随机多智能体分布式优化控制系统进行分布式优化控制器的设计,通过多智能体之间的合作协调来达到任务的分布式优化,解决了许多集中式算法难以胜任的大规模复杂的优化控制问题,并对系统进行了一致稳定性分析,最后进行了仿真验证。