近年来,复杂动力网络的同步问题越来越受到人们的关注和广泛应用,包括数学、物理、化学、生物、医学等多个领域。由于复杂网络的同步性在工程技术中的实用价值,复杂网络的同步性已经成为非线性多智能体系统领域的一个重要问题。由于系统中的节点之间的耦合强度和反馈增益是不断变化的,所以引入了自适应策略,研究复杂网络的自适应同步问题。本文主要研究了具有采样信息即包括连续时间和离散时间的复杂网络的群同步问题,设计了新的自适应策略,从而使不同子群达到自身的同步状态。本文的主要研究内容如下:1.研究了具有采样信息及时滞的一阶复杂网络的同步问题。通过建立有效的Lyapunov方程,我们证明了即使只满足局部Lipschitz条件,无论子群的耦合矩阵对称与否,具有采样信息以及时滞的一阶非线性复杂动力网络仍然能够达到群同步状态。2.研究了具有采样信息及时滞的一阶复杂网络的自适应同步问题。设计了新的自适应策略,通过分别引入耦合强度和反馈增益的自适应策略,得出了无论子群的耦合矩阵对称与否,具有采样信息及时滞的一阶复杂网络达到群同步所需要的条件。自适应控制是一种调节性的、自主性的、适应性的控制策略,能够使得具有采样信息及时滞的一阶非线性复杂动态网络更快速地达到同步状态。3.研究了具有采样信息的二阶复杂网络的自适应同步问题。根据有无时滞分情况讨论,分别设计了有效的耦合强度和反馈增益的自适应策略,证明了无论子群的耦合矩阵对称与否,有无时滞的情况下,具有采样信息的二阶系统都能达到群同步。