众所周知，自然界中许多生物都会表现出群体聚集行为，典型的例子如鸟群、鱼群和菌群等等不一而足。随着科技的发展，群集效应的作用也越来越重要，受到许多研究学者的关注。对于这些群体聚集机制和运行规则的掌握，有助于我们在实际工程中的应用，进而促进科技的发展。因此，对于一般群体系统行为的研究具有很重要的意义。　　本文拟结合群体系统运行中的一些实际情况，例如个体的最大速度有限，个体的检测范围有限，群体系统运行环境的影响，以及个体在群体中的影响力不同等等，建立相应的群体系统运动模型，并分别分析其行为，取得了以下结果：　　作为群体系统中的个体，无论是自然界中的有生命的个体还是工程应用中的机器人，它们的运动速度最大值都是有限值。基于此点考虑，本文从已有的吸引/排斥模型框架出发，通过将吸引作用和排斥作用都限定在有限值，以达到个体最大速度的有限，继而建立有限最大速度的群体系统的动力学模型。分析了该群体系统的行为，最终得出结论：该群体系统的中心保持静止，所有个体将收敛到群体中心周围的有限区域，并最终停留在该区域内。　　基于生物有限的感知能力和机器人传感器有限的检测能力，本文将个体之间的吸引/排斥作用和个体有限可视范围结合，建立了局部群体模型，并分析其行为。结果显示该局部群体系统能够在有限时间内达到稳定，但是由于感知能力有限，使得个体可能在收敛域内进入局部陷阱，形成多个子群体。因此，为了消除局部陷阱，我们在局部群体系统的动力学模型中加入了线性改进项，并得到了较好的结果，即群体的中心始终保持静止，所有个体进入到群体中心周围的收敛域内，并且随着时间的推移，所有个体最终停止运动。同时给出了为实现消除局部陷阱的目标改进项中参数的边界条件。　　考虑到实际的群体系统所处的环境复杂多变，我们将该局部群体系统放入到不同的环境势能场中，分析了其在二次函数、指数函数、多二次函数、多指数函数环境势能场中的行为，并得出结果：群体系统将最终收敛到势能场中势能最小点周围的有限区域内，并最终静止在该区域内。　　因为在实际的群体系统中，由于个体的差异性，每个个体所起的作用不同，对系统的影响也不同，所以我们为每个个体设置了不同权重，建立了加权局部群体系统。然后分析了群体系统的行为。同时考虑到局部陷阱出现的可能，我们在模型中加入了线性改进项。最终得出结论：在加权对称局部群体系统中，群体中心保持不变，并且所有个体都将进入群体中心周围的有限区域。　　综上所述，本文针对群体系统遇到一些实际问题进行建模和理论研究。这对我们理解自然界群体涌现的协调行为有所帮助，同时对工程中群体系统的应用有一定的指导意义。