多智能体系统在自动控制领域是一个热门课题,相较于传统控制系统而言,它的运行效率更高、应用范围更广、使用成本更低。同时,通过网络共享资源呈现出了很好的鲁棒性、灵活性等特性。因此,有关网络化多智能体系统的研究备受工作者们的垂青。而作为多智能体系统的分布式协同控制的根基,一致性问题的研究对于协同控制领域具有重要意义。虽然多智能体系统通过网络传输信息实现了各个智能体之间的资源共享。但由于网络具有双面性,多智能体系统在进行通信时也会存在不可避免的一系列挑战。例如需要克服因网络本身存在的种种限制而导致信息在传输过程中会遇到通信时延、数据包丢失等问题,这些情况会降低系统的性能指标和稳定性,从而影响控制器的分析与设计。所以,研究信息不完全情形下多智能体系统一致性具有很重要的科研意义。首先,本文针对由于数据延迟和丢包量大导致系统时滞较大的问题,采用离散时间多智能体系统模型,利用预测控制的方法,主动的补偿因时延与丢包对智能体系统所产生的影响。同时运用图论和矩阵论等相关知识,设计出信息不完全情形下多智能体系统的一致性控制器,此外还讨论了网络化多智能体系统实现稳定的条件。其次,针对延迟与丢包数小于一定范围的情况,采用基于周期采样机制下的连续时间多智能体系统模型。同时考虑了因不同情况而导致的时延,运用切换系统理论和李雅普诺夫函数法,得到了多智能体系统达到采样一致的条件,以及系统所能承受的最大时延与丢包率。最后通过数值仿真分别证实了结果的有效性。