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多智能体系统研究的核心内容是使功能独立的智能体通过相互通信、相互协作完成复杂的控制任务或解决复杂的问题。智能体之间的协作主要体现在两个方面:所有智能体能达到一个共同的目标;在达到目标的过程中相互通信和交换信息。智能体具有独立地采集周围环境信息和其它智能体信息的能力，并与其它智能体进行通信，通过计算来完成控制动作，以此达到目标。本文研究了多智能体系统的领导跟随一致性问题，主要工作如下:
首先，研究了切换拓扑下具有通信时延和数据丢包的异构离散多智能体系统的领导跟随一致性问题。针对智能体在接收自身信息时有/无通信时延和数据丢包，提出两种分布式协议。在切换拓扑条件下实现领导跟随状态一致性，同时保证了多智能体系统的渐近稳定性。采用网络化预测控制方法，利用过时的信息预测当前的信息，主动补偿通信时延和数据丢包，通过推导可以发现多智能体系统的一致性与通信时延和数据丢包无关，仅与系统的通信拓扑和结构有关。当至少存在一个跟随者智能体通过有向边连接到领导者智能体时，得到了实现领导跟随一致性和渐近稳定性的充分条件。
其次，研究了切换拓扑下带有通信时延和参考输出的异构多智能体系统的领导跟随输出一致性问题。考虑了具有不同动力学模型的领导者和跟随者，即智能体的结构可以是不同的。此时，研究异构多智能体系统的状态一致性已无意义，输出一致性更具有研究意义。针对有限网络带宽和通信信道拥塞引起的通信时延和数据丢包，采用网络预测控制方法进行主动补偿，提出了分布式协议的设计方法，给出了多智能体系统的领导跟随一致性和渐近稳定性的充分条件。
最后，用MATLAB数值仿真表明，在基于直接使用带有时延和丢包信息的控制协议的作用下，仿真结果可能达不到期望的效果，甚至不能实现一致。通过本文设计的基于预测方法的分布式协议可以达到期望效果并实现一致性。而且与无通信时延和数据丢包情况下相比，控制效果几乎一样。
首先，研究了切换拓扑下具有通信时延和数据丢包的异构离散多智能体系统的领导跟随一致性问题。针对智能体在接收自身信息时有/无通信时延和数据丢包，提出两种分布式协议。在切换拓扑条件下实现领导跟随状态一致性，同时保证了多智能体系统的渐近稳定性。采用网络化预测控制方法，利用过时的信息预测当前的信息，主动补偿通信时延和数据丢包，通过推导可以发现多智能体系统的一致性与通信时延和数据丢包无关，仅与系统的通信拓扑和结构有关。当至少存在一个跟随者智能体通过有向边连接到领导者智能体时，得到了实现领导跟随一致性和渐近稳定性的充分条件。
其次，研究了切换拓扑下带有通信时延和参考输出的异构多智能体系统的领导跟随输出一致性问题。考虑了具有不同动力学模型的领导者和跟随者，即智能体的结构可以是不同的。此时，研究异构多智能体系统的状态一致性已无意义，输出一致性更具有研究意义。针对有限网络带宽和通信信道拥塞引起的通信时延和数据丢包，采用网络预测控制方法进行主动补偿，提出了分布式协议的设计方法，给出了多智能体系统的领导跟随一致性和渐近稳定性的充分条件。
最后，用MATLAB数值仿真表明，在基于直接使用带有时延和丢包信息的控制协议的作用下，仿真结果可能达不到期望的效果，甚至不能实现一致。通过本文设计的基于预测方法的分布式协议可以达到期望效果并实现一致性。而且与无通信时延和数据丢包情况下相比，控制效果几乎一样。