随着智能体系统的不断发展,其系统规模逐渐增大,控制的难度及通信量等均成指数增加,传统单体设计思想难以解决这类问题。自然界存在的生物群体,例如蚁群,蜂群等等所体现出来的群体协调性,为多智能体的研究带来了启发,多智能体由此应运而生。与单个的智能体相比,多智能体系统有结构简单,较好的扩展性,较好的灵活性,较好的经济性等方面的优点,因此具有良好的发展前景。一致性是指多智能物体随着时间的变化,最终所有的行为动作趋向于一致。本文就多智能体合作控制中的一个关键问题,即一致性算法改进问题进行了相关的讨论,主要工作有以下几个方面:(1)本文借助图论及矩阵论介绍多智能体信息交流的表达方式,在交互矩阵的基础上,给出了多智能体一阶系统模型和二阶系统模型及其相对应的一致性算法,该算法使得多智能体彼此之间相互约束,最终让智能体行为保持一致。(2)在多智能体系统一致性算法理论的基础上,分别讨论多智能体一阶系统和二阶系统的一致性算法对噪声干扰和系统扰动的适应性。研究表明该算法不能让多智能体最终形成一致。为了解决这一问题,提出了相应的改进算法。通过数值仿真,验证了改进算法能使系统在噪声干扰和系统扰动情况下运动一致。典型的实例是5个智能体在角度误差为50度时,采用该改进算法,经过4秒后5个智能体运动方向一致,各智能体间的角度误差不大于5度。(3)首先给出多智能体编队的一阶系统模型、二阶系统模型,随后将具有噪声干扰和系统扰动的一阶系统、二阶系统一致性算法应用到多智能体的编队控制中,通过分析,多智能体编队轨迹波动性大,运动不平稳,不能达到一致。随后提出了相应的改进算法,将改进后的算法再次应用于编队行为中,通过与算法改进前的仿真图对比,有效的说明了改进算法的合理性。