多智能体系统由于其工作效率高、潜在应用领域广泛等优点,受到了越来越多国内外专家学者的关注,针对多智能体系统的研究也已经成为控制研究领域的一个重要分支。而对多智能体系统的研究,最终都可以转化为其一致性控制问题,所以研究多智能体一致性控制具有极其重要的理论和现实意义。本文重点针对二级邻居网络通信拓扑,开展了复杂环境下多智能体系统一致性控制算法研究,具体研究内容如下:首先,将二级跳通信思想与传统的邻接网络拓扑相结合,得到了二级邻居网络通信拓扑,使得每个智能体在获得其邻居状态信息的同时也可以收到其邻居的邻居的状态信息。根据所得通信拓扑,针对不同系统模型,本文提出了相应一致性算法与一致性跟踪控制协议。这些控制算法通过提高网络通信拓扑的代数连通度,加快了系统一致收敛速度,进而提高了系统的工作效率。然后,针对复杂环境中系统存在的时滞现象,包括由通信带宽、信号传输速度、通信范围等通信条件受限导致的通信延时和智能体信息处理过程导致的输入延时,再结合现有的基本一致性算法,本文分别研究了一阶、二阶线性模型下,基于二级邻居网络通信拓扑的多智能体系统一致性算法与一致性跟踪控制协议,并在这些控制算法的基础上提出了相应的编队控制算法。最后,考虑到系统中各智能体之间相互通信时会受到测量噪声的影响,提出了针对测量噪声的关于二级邻居网络通信拓扑的多智能体一致性算法,给出了相应理论证明,并通过仿真实验对该算法的鲁棒性与有效性进行了验证。