近年来,多智能体系统已成为人工智能领域的一项重要研究内容,而一致性问题是其中热点研究课题之一。本文分别使用不同数据触发机制对多智能体一致性问题展开进一步的研究,研究的主要内容包括以下几个方面:针对具有延时和网络攻击的不确定多智能体系统一致性问题,提出基于混合触发机制的一致性控制协议。与事件触发机制相比,该机制更能保证系统的性能并减轻网络负担。同时考虑延时、模型误差、外部干扰和网络攻击对系统的影响,建立了闭环控制系统的数学模型。基于Lyapunov稳定性理论和LMI理论,给出了能够保证系统在均方意义上实现一致性的充分条件。并通过仿真实例验证了该理论方法的有效性。研究了延时和切换拓扑下的多智能体系统动态事件触发一致性问题。通过引入动态变量提出了动态事件触发机制。使所设计的事件触发条件可以动态调整,进一步减少控制更新的频率。建立了延时和切换拓扑下的闭环控制系统数学模型。依据Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论,给出了使系统稳定的定理。通过仿真验证了该方法的可行性。针对具有时变延时的多无人机同时到达问题,使用事件触发机制提出了一种分布式的一致性控制算法。首先对多无人机同时到达问题进行描述,采用事件触发机制,合理的减少采样次数。然后利用Lyapunov函数将集结问题转化为渐近稳定性问题,给出了系统稳定的充分条件,并证明了所提出的事件触发机制不存在Zeno现象。仿真结果表明多无人机在所设计的控制器下实现了同时到达。