近年来,随着在无人机编队控制、传感器网络拥塞控制、能源互联网分布式控制等领域的普遍应用,多智能体网络的一致性探索受到了国内外研究者的极大关注。所谓一致性是指在不受全局信息的相互控制下,智能体凭借局部有限的相互作用更新自身状态,最终使得智能体的行为状态均趋于收敛的现象。其中,一致性的状态可能是位置、海拔、温度、速度等变量。一致性是复杂动态系统协作控制的根本性课题,该课题的探索是为了更好地理解复杂系统的内在演化准则,分析动态复杂系统随外界环境演变的特点。因此,该研究工作对复杂系统的发展具有极大的推动力。受外在环境、协作任务甚至时间等变化的干扰,多智能体网络的收敛状态会出现多种不同的情况。另外,在多智能体网络中,当诸多存在差异性的目标任务由多智能体网络并行协调完成时,网络也会呈现多样的收敛状态,这即是所谓的多智能体网络的分组一致性。同时,多智能体网络中节点数目的增多以及网络结构复杂度的扩大也会导致一致性控制的复杂程度和难度不断增大。所以,合适有效的分组控制协议成为多智能体网络分布协调控制亟待解决的难题。本文主要讨论了在多时滞影响下,一阶、二阶连续以及离散多智能体系统的分组一致性课题,其主要的研究内容如下:本文研究了在连通二分图和具有全局可达节点两种拓扑下,连续和离散时间多智能体网络实现分组一致性的约束条件。从理论分析和系统仿真实验的结果可知,分组一致性的实现不受通信时滞的控制,但要同时受到输入时滞以及节点间耦合权重的影响。与一阶连续系统不同,二阶连续系统分组一致性的实现还要受到系统耦合强度的限制。同二阶连续系统相比,二阶离散系统实现分组一致性虽然也受到输入时滞和系统耦合强度的限制,但是二阶离散系统分组一致性的实现还要满足系统耦合强度之间的代数关系。通信时滞的产生,虽然不会对离散系统的收敛特性造成影响,但是会干扰离散系统的收敛速度。