网络耦合系统的群体行为是目前国际和国内学术界关注的一个重要方向，其在信息科学、控制工程、社会科学等诸多领域有广泛的应用．本文将主要研究复杂网络同步和多智能体系统一致性，具体地分别为带有时滞的分数阶多智能体系统的一致性问题、时标上多智能体系统的一致性问题以及基于不连续控制的耦合神经网络有限时间同步问题．　　 本文的主要工作如下：　　 一、研究了带有输入延迟的分数阶多智能体系统的一致性问题．首先应用拉普拉斯(Laplace)变换的方法，在频域上讨论了分数阶系统的稳定性．基于广义奈奎斯特(Nyquist)稳定性准则，给出了一个保证有向网络拓扑下带有相同输入延迟的分数阶多智能体系统达到一致性的充要条件．另外，当网络拓扑结构是无向图时，显式给出了带有不同输入延迟的分数阶多智能体系统达到一致性的充分条件．　　 二、讨论了有向图上带有不同的输入延迟和通讯延迟的分数阶多智能体系统的一致性问题。基于频域方法和广义奈奎斯特(Nyquist)稳定性准则，给出了保证同时带有不同的输入延迟和通讯延迟的分数阶多智能体系统一致性的充分条件．当分数阶数α∈(0，1]时，发现一致性条件只依赖于输入延迟而不依赖于通讯延迟．在没有输入延迟的情况下，不论通讯延迟多大分数阶多智能体系统都能达到一致.并且，对于无向图的情形，显式地给出了保证阶数为∝∈(0，2)的分数阶多智能体系统达到一致性所要求的通讯延迟的上界．　　 三、研究了有向网络拓扑下，时标上的多智能体系统一致性问题．基于时标理论，利用Lyapunov方法在统一的框架下讨论了连续和离散的一致性协议.发现如果时标的粒度函数(graininess function)有界且网络的耦合强度充分小，可以达到指数一致性．本文的结果同时包含了连续和离散的情况，并且许多已有的关于连续和离散的一致性条件可以看成本文的特殊情况。　　 四、讨论了基于不连续控制器的耦合神经网络的有限时间同步问题．基于Lyapunov函数方法和不连续的有限时间稳定性理论，得到了有限时间同步的充分条件．另外，提出了切换控制和自适应参数调节策略来减少同步时间。