多智能体网络的协调控制在无人航天、卫星编队、传感器网络的信息融合、鱼群或鸟群的行动方向、分布传感器的滤波值等领域有着广泛的应用,其已成为了学者们所共同关注的前沿研究问题之一。其中网络的一致性问题是协调控制中的最本质问题,在系统与控制理论领域中起着关键的作用。然而由于受到诸多不确定因素的影响与制约,如智能体间信息传递时的时间延迟,构建的系统模型与其真实结构的区别,以及噪声环境引起的干扰等,多智能体网络的一致性行为还需进一步探索。本文在前人研究的积累下,分析不确定因素影响的多智能体网络的一致性行为。主要内容如下:(1)分析拓扑结构为固定有向的多智能体网络的均方广义一致性。考虑所有智能体受随机干扰的影响,设计基于邻居节点延迟信息的分布式控制,通过构建Lyapunov函数,并借助线性矩阵不等式给出多智能体网络达到均方广义一致的充分条件。(2)探究有向强连接拓扑下的非线性多智能体网络的均方一致性。由于智能体在信息传递时不可避免地受到噪声的干扰,考虑基于延迟的控制方案使得系统的控制性能有所改善,并通过Lyapunov稳定性分析法得到多智能体网络渐近趋于均方一致的充分条件。(3)研究分布式延迟控制下的随机非线性以及非确定的多智能体网络一致性。基于分布式延迟控制策略,在充分利用智能体延迟信息的基础上进行噪声环境下一致性的分析,这样更充分地诠释网络复杂的动力学行为。利用线性矩阵不等式方法得到多智能体网络系统渐近趋于一致的充分条件。(4)考虑事件触发下的随机非线性以及非确定的延迟多智能体网络一致性问题。为有效降低网络中个体间的通讯次数和减少不必要的资源浪费,设计事件触发控制方案,提高了网络系统的控制效率。由Lyapunov稳定性分析法得到多智能体网络系统中的跟随者状态最终趋于领导者状态的充分条件。