现代网络技术与社会生产、发展有着密切的关系,能够使人类的生活更加快捷。但随着现代计算机技术的发展,网络的复杂性与研究所需的精确度迅速增加,这些需求要求科研人员更深入、全面的分析研究复杂网络系统,使得其理论知识能够更精确的解决生产生活中的实际问题。多智能体系统是复杂网络研究中重要的研究课题,由人工智能、分布式控制,分布式计算等理论基础衍生,能够很好地描述系统间各智能体的相互作用,受到各界学者的密切关注。可用于研究无人机编队、机器人控制等方面。在多智能体系统研究中,系统的群集问题是人们的主要研究对象。群集主要描述系统中各智能体的有序性,主要体现为各智能体间运动模式趋于同步,如具有相同的速度、运动方向和温度等。本文基于对热力学Cucker-Smale模型的优化与改造,使得智能体速度拥有一定的自由意志,构建了增加速度扰动的连续及离散的热力学Cucker-Smale模型,使得优化后的模型能够更精确的切合实际问题。利用图论、矩阵论,微分方程等相关知识,证明该模型能够达到群集的充分条件,在群集情况下,每个智能体的速度、温度趋于固定的值,且它们的空间位置也趋于一个稳定的形态。经过严密的理论推导,最终得出,系统的初始值、参数及速度的扰动在满足一定的条件时,连续及离散模型均可以达到群集,但连续及离散模型的初始值及参数需满足的条件有所不同。