同步现象是自然界中最为典型的群集行为，复杂网络的同步现象可以理解为多个子系统通过相互作用，在不同的条件下各自演化，使得各动力系统中个体的状态逐渐同步，最终达到完全相同的状态。随着在生物学、通信系统、计算机科学等领域的广泛应用，对同步现象的研究已经成为一个热门方向。本文主要通过以下两个方面研究复杂网络的同步性问题：　　在Leader-following框架的基础上，利用子系统之间的合作竞争关系构建复杂网络系统，研究系统的同步性问题。通过设计合适的牵制控制策略，基于图论和Lyapunov理论相关知识，给出复杂网络系统同步性的充分条件，最后通过数值算例进行验证。　　复杂网络是由多个相互耦合的子系统构成，因此多智能体系统是一类特殊的复杂网络。本文从异质个体的动态模型出发，采用由一阶积分器和Euler-Lagrange方程构成的异质系统，利用拉塞尔不变集原理，设计相应的一致性算法，研究异质系统的群一致性问题。　　本文章节内容安排如下：　　第一部分简述复杂网络同步性的研究背景及已经取得的成果。　　第二部分引入与本文研究相关的基础知识及分析工具，如图论的相关概念，矩阵的有关引理及Lyapunov稳定性理论等。　　第三部分考虑个体间的合作竞争关系，建立合作竞争网络模型，在此基础上，引入Leader-following框架，设计合适的牵制控制策略，给出复杂网络系统同步性的充分条件，最后通过数值算例进行验证。　　第四部分通过建立由一阶积分器和Euler-Lagrange方程构建的异质系统，讨论异质系统在无向拓扑结构下的群一致性问题，设计时变参数估计器，得到异质系统实现群一致的充分条件，最后通过数值算例进行验证。　　第五部分对全文进行总结，并展望未来的研究方向。