群集行为在于社会和自然界环境中普遍存在。具有群居性的生物群体中的许多个体都遵循较为简单的行为规则,通过与环境和周边个体间的信息传递,及时地改变自己的行为状态,以适应动态环境。随着自然科学、科学技术的发展,越来越多的学者将注意力从单个个体转向多个个体,研究各种生物现象,致力于从生物群体的运动行为中抽象出其内在的控制机理,用以研究社会群集现象。本文将公共物品博弈作为个体与个体之间的交互方式来研究具有自主性的多智能体群集行为,主要有以下几部分内容:（1）研究了基于公共物品博弈下的多智能体群集运动情况。将群集系统中个体的行为策略分三种情况:全背叛策略、全合作策略、混合策略,来研究个体在具有自私性下的群集运动情况。通过仿真发现群集内部合作个体更倾向于选择合作个体聚集,而背叛个体会加入到合作个体形成的群集中但个体数量会随着公共物品博弈的增益因子系数的增加而减少到一定比例,其原因是参与公共物品博弈的个体有各自的期望值,为满足己身的利益需求个体会发生行为变化。（2）研究了领导者在上述模型中对多智能体群集的影响。将领导者的选择策略设定为与跟随者相反的策略并仿真分析在该种条件下多智能体群集的运动情况,经研究发现由于领导者的控制作用,群集内部个体的策略选择会跟随领导者的策略,通过增大个体交互付出的代价可以提高群集中合作个体的涌现。（3）研究了基于公共物品博弈的多智能体群集模型与Vicsek模型的区别。从三个群集行为衡量指标来量化分析,即分别用序参数来衡量个体的一致性,分布系数来衡量个体的分布情况,聚类系数来衡量系统的聚集程度。通过数值模拟仿真相同速度和视野半径下衡量指标的变化情况,发现加入公共物品博弈的多智能体群集模型比Vicsek模型更适用于研究社会群集问题,其原因是在公共物品博弈下的个体具有自主选择性。本文的研究意义在于以下两方面:在社会群集中,本文的研究可以帮助人们探索生物的复杂性以验证一些社会问题,帮助人们更好的制定规则。在工程应用中,本文的研究可以用于结合实际,设计控制方法进行多智能体的智能决策,对智能体的信息融合,规划决策有着重要的应用价值。