随着计算机科学的迅速发展,多智能体系统在控制理论与控制科学中的地位也变得日益重要,在很多领域,如无人飞行器协调控制、编队控制、通信网络的拥塞控制以及分布式传感器网络中都有着广阔的应用前景。其中,多智能体一致性及其隐私保护问题的研究受到越来越多研究学者的关注。本文主要致力于探讨多智能体系统的一致性及其隐私保护问题,其主要贡献及创新点包括以下几个方面:(1)研究了基于采样数据控制的二阶多智能体系统的一致性问题。提出了一种更一般的分布式采样控制一致协议,通过运用图论知识和分析矩阵特性,得到了在有向拓扑网络下二阶多智能体系统实现一致性的充分必要条件。并且,分别讨论了采样周期、控制增益和网络结构对一致性的影响。最后,通过简单的数值仿真验证了本章中理论结果的正确性。(2)研究了基于分数阶观测器的二阶多智能体系统领航-跟随一致性问题。与(1)中所采用的控制策略不同,为了降低网络综合负载,提出了一种基于分数阶观测器数据的事件触发控制器。在所提出的事件触发控制策略中,事件监测仅仅发生在每次采样时刻,并且它决定采样数据是丢弃还是被使用。因为事件触发发生最小时间间隔是一个采样周期,所以自然而然地排除了Zeno效应。通过运用广义Nyquist稳定准则,获得了基于分数阶观测器的二阶多智能体系统实现一致性的充分必要条件。所得出的理论结果表明:增广拉普拉斯矩阵特征值的实部和虚部以及分数阶阶数对实现多智能体一致性起到至关重要的作用。最后,通过简单的数值仿真验证了本章中理论结果的正确性。(3)为了拓宽(1)和(2)中多智能体类型的研究,本章主要解决了带有未知外部干扰下非线性多智能体系统的一致性问题。构建了一个分布式观测器来同时估计智能体状态和每个智能体的外部干扰。基于智能体状态估计值和干扰估计值,设计了一种新颖的事件触发控制协议,并且基于所提出的控制算法,得到非线性多智能体系统实现一致性的充分条件,同时,排除了每个智能体事件触发时间序列的Zeno效应。最后,通过简单的数值仿真验证了本章中理论结果的正确性。(4)主要研究了一组离散多智能体系统的差分隐私平均一致性问题。在多智能体一致性研究的(1)(2)和(3)基础上,讨论了智能体初始状态的隐私问题。在本章,提出了一组新的分布式差分隐私一致性算法。为了避免智能体间的连续通信,一种基于事件触发函数的间歇通信策略已应用于差分隐私一致性算法中。基于所设计的算法,我们分别对其收敛性、正确性、隐私性以及正确性和隐私等级的权衡进行了详细的理论分析并取得一定的理论结果。最后,通过简单的数值仿真验证了所取得理论结果的正确性。(5)探讨了带有通信时滞的一组连续性多智能体隐私保护一致性问题。不同于(4)中的隐私保护方法,我们提出了一种新的隐私保护方法,即构造一个具有掩盖智能体的真实状态值功能的函数。而在(4)中的隐私保护一致性算法,仅仅适用于离散多智能体系统,并且只能以均方形式收敛到一致点。在本章节中,提出了一种基于新的隐私方法的一致性算法,并且一致性算法采用了事件触发控制策略。基于所提出的算法,对多智能体的一致性进行了详细的理论分析;并且估计得到通信时滞的上界。另外,排除了每个智能体事件触发时间序列的Zeno效应。最后,通过简单的数值仿真验证了本章中理论结果的正确性。