网络化多智能体系统作为网络化控制系统的重要组成部分,在协同作业、编队控制、动态决策、分布式优化等问题中有广泛应用。一致性问题作为网络化多智能体系统中的核心问题被学者们广泛研究。在网络化多智能体系统中,时滞和网络拓扑切换通常会影响系统的性能,导致分布式优化的不收敛,甚至引起系统的不稳定。时滞问题和切换问题一直是影响网络化多智能体系统一致性的重要问题。本课题研究时变时滞和切换拓扑条件下网络化多智能体系统的一致性问题,主要内容如下:基于矢量半范数和预测控制的方法,研究了切换拓扑和可变时滞条件下同构网络化多智能体系统的一致性问题。首先针对B矩阵满秩的一类网络化多智能体系统,提出了一种基于虚预测的一致性协议;其次,提出了前置控制的策略,并在此基础上将上述结果推广到系统可控的情形,提出了系统可控条件下一种基于虚预测的一致性协议;最后针对一般可控可观性条件下的网络化多智能体系统,在分析状态一致和输出一致的关系的基础上,给出了几类状态和输出一致性协议的设计思路。在一致性分析上,在标量半范数的基础上,提出了矢量半范数进行一致性分析的方法,并以此对上述一致性协议分别进行了分析。在分析结果上,网络拓扑仅要求存在一个周期性联合生成树,系统还允许有不稳定模态。在对同构网络化多智能体系统的一致性的分析结果的基础上,研究了切换拓扑和可变时滞条件下异构网络化多智能体系统的一致性问题。首先给出了异构网络化多智能体系统的一致性协议设计的直接法,也就是先分别将B满秩、系统可控条件下异构网络化多智能体系统转化为同构网络化多智能体系统,再使用同构网络化多智能体系统的一致性设计方法进行设计;其次针对直接法中的全局信息限制,提出了一种异构网络化多智能体系统的一致性协议设计的分布式法,即同时同步异构网络化多智能体系统的异构信息和状态的两层设计法。采用了矢量半范数法对上述协议分别进行了分析,并用数值和实验验证了分析结果的有效性。结果中网络拓扑仅要求存在一个周期性联合生成树,系统还允许有不稳定模态。基于无模型自适应控制的方法,研究了切换拓扑和可变时滞条件下一类非线性网络化多智能体系统的输出一致性问题。在无模型自适应控制的框架下,针对无领导者的情形,提出了一种输出同步协议,并采用SIA矩阵的性质对上述协议进行了分析,给出了系统以指数速度达到一致性的条件,并用数值和实验验证了分析结果的有效性;针对领导者跟随者的情形,根据有预设参考输入的有无,提出了一种输出同步协议并进行了一致性分析,给出了系统一致性收敛的条件,并用数值和实验验证了分析结果的有效性。结果表明系统输出同步对网络拓扑仅要求存在一个周期性联合生成树。研究了网络化多智能体系统一致性协议设计与分析中的预测控制方法、多跳网络和优化问题。基于变时滞预测控制的方法,分别对固定拓扑和切换拓扑条件下的网络化多智能体系统设计了一种基于变时滞预测的一致性协议并给出了一致性分析;基于虚预测控制的方法,分别对固定拓扑条件下的一类奇异网络化多智能体系统和切换拓扑条件下的网络化多智能体系统设计了一种基于虚预测的一致性协议并给出了一致性分析。对于高阶积分器型网络化多智能体系统,基于多跳网络路由协议,针对网络中有时滞和无时滞的情形,分别提出了两种新的基于多跳网络通讯的一致性协议并给出了一致性收敛的充要条件。针对切换拓扑条件下的考虑约束和优化的一致性问题,根据摄动指数一致稳定网络的结果,给出了切换拓扑条件下的考虑约束与优化的一致性协议,并结合三类网络拓扑切换分别给出了集合聚集性、一致性和最优性的分析。