多智能体系统具有广泛的应用,例如:传感器网络、机器人编队和飞行器编队等等。多智能体系统的同步控制问题是通过设计控制律来使得多智能体系统达到集群行为,使得控制变量达到一致。这种同步控制问题在系统控制领域得到了广泛的研究。多智能体之间通过通讯网络来交换信息,其中这个通讯网络可以是时变的或者定常的。在主从多智能体同步控制问题中,主智能体的动态行为独立于随从智能体,并且被从智能体跟踪。单个随从智能体的动态系统描述可以是同构的或者异构的。在异构多智能体系统中,可以设计控制器来使得所有智能体的输出达到同步。本论文主要关注于多智能体系统的同步控制。研究了基于时变采样控制、自适应控制和鲁棒输出调节控制的同构和异构多智能体同步问题。论文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)针对带有控制输入饱和的多智能体系统同步采样控制问题,我们通过构造一个新的时间依赖Lyapunov函数来充分地利用系统的采样信息。并且,我们采用扇形有界方法来描述控制输入饱和;(2)针对采样控制器带有输入时滞的情况,我们构造了一个基于Wirtinger不等式的Lyapunov函数。这个新的函数能够使得我们得到更加间接有效的稳定性条件。进一步,我们提出两个优化算法来得到时变采样控制的上界。最后给出了数值仿真例子来证明所得方法的有效性;(3)针对异构多智能体系统中每一个子智能体带有参数不确定性的情况,我们设计了基于输出调节原理的控制器来使得多智能体系统达到同步。所设计的控制器能够使得多智能体系统渐近同步;(4)针对异构多智能体系统中主智能体带有参数不确定性的情况,我们基于分离原理设计了控制器。这个控制器包含第一阶段的自适应参考生成器和第二阶段的鲁棒调节器。所设计的控制器能够使得多智能体系统达到全局渐近和局部指数同步;(5)针对异构多智能体系统的网络拓扑结构包含生成树的情况,我们采用了分层结构来对多智能体系统的通讯拓扑结构进行分层。按照从上至下的顺序,我们可以分别设计每一层智能体的控制器。上一层的智能体将会被看作是下一层智能体的外系统。基于分层结构和输出调节控制器,多智能体系统能够达到全局渐近和局部指数同步。最后,我们对本论文进行了简要的总结,并对将来的研究方向进行了展望。