近年来,随着人工智能技术以及分布式控制技术的迅速发展,多智能体系统一致性问题引起越来越多学者的关注。随着对其研究的不断深入逐渐衍生出渐近一致性、分组一致性、二分一致性等相关问题,因此对多智能体系统二分一致性、分组一致性进行研究更具有现实意义。然而,现有关于多智能体系统的研究工作多是基于合作网络下进行讨论,其具有较大的局限性和保守性。为此,本文主要对一阶和二阶系统中智能体在合作-竞争网络下二分一致性和分组一致性相关问题进行讨论。本文主要研究包括以下几个方面:首先,针对合作-竞争网络下一阶多智能体系统快速二分一致性问题进行研究。基于一阶系统给出其二分一致性控制协议,为使系统实现快速收敛的目的,采用预测方法设计状态预测器。让系统内每个智能体都能对其邻居智能体的未来状态作出预测,实时调节自身状态从而使整个系统达到快速收敛。与一阶系统相比二阶系统既包含位置信息又包含速度信息,可对智能体进行准确描述,因此对二阶系统进行研究更具有实际意义。在二阶多智能体系统二分一致性控制协议基础上加入状态预测器,使得二阶系统实现快速收敛。其次,针对合作-竞争网络下多智能体系统分组一致性牵引控制进行研究。与二分一致中智能体只能收敛到大小相等方向相反的状态不同,合作-竞争网络下的分组一致可以收敛到组间大小不等的情况。针对一阶多智能体系统,通过采用牵引控制的方法设计控制协议选定系统中的领导者,利用领导跟随的方式使系统中智能体在领导者牵引下最终收敛到预定值的分组一致。因为二阶多智能体系统包含位置速度两个变量且收敛于两个状态,为此重新设计适用于二阶系统下的牵引控制协议。所提牵引控制协议只需对系统内部分节点施加控制便可使整个系统收敛到所设定的预期值,实现合作竞争下的分组一致。