多智能体系统的集群一致性是复杂系统协同控制的根本问题。现有的多智能体系统集群一致性的相关工作主要针对同质系统并基于智能体间的合作关系。然而,基于条件的限制,系统中智能体的动力学行为通常会存在差异,或者出于控制成本等考虑,需要发挥不同个体的优势。此外,受通信资源的限制等,智能体间通常还存在竞争的交互。为了避免智能体间的实时通信,研究者们引入了事件触发控制策略。然而,相关工作中的大部分事件触发规则不是完全分布式的,其需要依赖全局信息,且不能很有效地减少事件触发次数。针对上述问题,本文基于事件触发和牵制控制策略,研究了合作-竞争异质多智能体系统集群一致性控制。相关工作概述如下:基于静态事件触发方法和牵制控制,讨论了合作-竞争异质多智能体系统的集群一致性。针对系统中智能体间的合作与竞争关系,设计了一种完全分布式静态事件触发规则,与同类工作不同的是,该规则不依赖系统的全局信息。通过李雅普诺夫稳定性理论分析给出了异质多智能体系统渐近达到集群一致性的条件判据与牵制控制策略。最后,通过几个仿真实验验证了事件触发控制相比周期控制的优越性以及牵制策略的正确性。由于静态事件触发规则的阈值是固定的,当系统即将达到集群一致时,不能有效减少事件触发次数。因此,为了进一步降低智能体间的通信频率,在上述研究工作的基础上,引入了动态事件触发控制策略。针对一类拓扑结构为含有连通分支的有向图的异质系统,提出了一类新颖的完全分布式动态事件触发规则,通过李雅普诺夫稳定性定理分析得出了系统达到集群一致的充分条件和牵制策略,并证明了系统中的智能体不会产生芝诺行为。最后,通过对比实验,验证了分析所得结论的正确性与有效性。基于Java Swing技术,设计了基于事件触发的多智能体系统集群一致性协同控制仿真系统。仿真系统运行结果体现了智能体的自主性和协同性,动态展示了合作-竞争异质系统在事件触发控制下实现集群一致性的过程。