随着计算机网络和通信技术的快速发展,多智能体系统成为分布式人工智能的一个重要前沿学科。通过智能体之间的信息交换和协同控制来完成单个智能体所不能完成的特定任务。具有信息共享、易于扩展、可靠性高的特点。输出调节和一致性问题是多智能体系统协同控制的基础。本论文主要对多智能体系统的输出调节、包容控制以及事件触发一致性问题进行了研究,主要工作总结如下:第一:针对离散多智能体系统的输出调节问题,提出了一种新的控制协议。在系统状态信息不可测的情况下,每个智能体通过全维状态观测器来获得自身的估计状态,同时还获得其邻节点和邻节点的邻节点集的估计状态信息,控制器和观测器合成动态输出反馈控制律,从而使系统能够更快地跟踪外部参考信号或抑制外部干扰。利用矩阵的Kronecker积将调节器方程转化成非齐次方程AX=B的形式,通过证明A是行满秩得到跟踪误差收敛为零的充分必要条件。第二,利用分布式自适应方法研究一般线性多智能体系统的包容控制问题。在有向固定网络下,基于邻居智能体的相对状态,给出了系统的包容控制协议。利用矩阵论和Lyapunov方法分析系统在该协议下达到包容控制的充分条件。该协议给每个智能体分配了一个时变耦合权重,使得参数设计不依赖于任何的全局信息。在反馈控制下控制器以完全分布式的方式使得跟随者的状态渐近收敛到领导者状态所形成的凸包内。第三:利用事件触发机制,研究领导-跟随多智能体系统的跟踪控制问题。每个智能体基于自身状态和邻居智能体的状态来触发控制更新。利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式(LMI)工具给出分布式自适应事件触发控制协议的设计方法。在不需要智能体连续通信的情况下,实现跟随者智能体对领导者智能体的渐近跟踪。