随着现代人工智能技术的高速发展,复杂系统因其相关研究成果被广泛应用于工程实践以及学科研究的诸多领域而引起专家学者的极大关注。相应地,复杂系统的动力学研究也成为控制领域的热点课题。与此同时,在复杂性与时效性尤为突出的当代社会,应用方对复杂系统在各类实践中表现出的稳定性和收敛速率等主要性能不断提出更高要求。对此,基于时间最优控制,学者们提出了有限时间稳定的概念。不同于传统的渐近稳定性控制策略,有限时间控制具有收敛速度更快,鲁棒性和抗干扰能力更强的优势。因此,复杂系统的有限时间控制已经成为近年来国内外控制领域的持续研究热点,相关研究无疑具有重要的理论以及实际应用价值。在上述研究背景下,本文基于图论、Lyapunov稳定性理论、线性矩阵不等式、脉冲控制理论、事件触发机制、有限时间稳定性理论等现代控制理论的分析方法研究了复杂网络系统的有限时间一致性和同步问题并给出相应的充分性判据。本文的主要研究内容如下:1、在绪论部分介绍了复杂系统与有限时间控制问题的研究背景和研究意义。然后分别从复杂网络、多智能体系统和神经网络三种不同类型的复杂系统综述了复杂系统的有限时间同步和一致性研究的现状。随后给出了后续研究所需的相关预备知识、定义、引理和定理等,最后简要介绍了本文后续各章节的主要研究内容和每一章节的安排。2、研究了一类节点不完全相同且具有脉冲效应的马尔可夫跳跃复杂网络的有限时间同步问题。基于M矩阵技术、Lyapunov函数方法、随机分析技术和适当的比较系统,给出了马尔可夫跳跃复杂网络保证有限时间同步的充分条件。最后,用数值算例验证了所得理论结果的有效性,即文章所设计的控制器可以使得复杂动力系统在有限时间内与孤立节点达到同步。3、讨论了具有随机出现的不确定性(ROUs)和随机出现的非线性(RONs)的非线性随机多智能体系统的有限时间和固定时间一致性。首先,设计了一个非线性控制和脉冲牵引控制协议以保证跟随者智能体在有限时间内与领导者智能体达成一致。基于有限时间一致性理论、随机分析技术、比较系统理论和代数图论,提出了保证系统有限时间一致性的充分条件,并且估算出与系统初始状态有关的稳定时间。进一步地,设计了一个固定时间控制器,基于同样的分析方法得到保证系统在固定时间内实现一致性的充分条件。值得注意的是,估算出来的稳定时间却与系统的初始状态无关。最后通过两个仿真实例,验证了所得结论的正确性。4、研究了具有随机扰动的脉冲时滞神经网络的有限时间同步问题。通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用随机分析理论和线性矩阵不等式(LMIs),得到了保证所述网络在有限时间内同步的充分条件。并且根据初始状态,可以近似估计出神经网络的稳定时间。值得注意的是,与很多现有的有限时间控制器不同,本章设计的控制协议不包含会使系统产生抖动现象的符号函数。最后,通过数值模拟验证了理论分析的有效性。5、研究了具有ROUs和RONs的脉冲随机时滞神经网络的有限时间稳定性和镇定性问题。首先,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,引入平均脉冲间隔概念,基于LMIs,得到了保证脉冲随机时滞神经网络有限时间稳定性的新准则。其次,设计了一个状态反馈控制器,从而保证所研究的对象网络能够在有限时间内镇定。最后通过数值算例验证了所得结果的有效性和可行性。6、基于事件触发脉冲控制方法研究了非线性多智能体系统的领导-跟随有限时间一致性问题。首先,将离散的事件触发脉冲控制与连续性的有限时间控制结合起来设计目标控制器,其中脉冲时刻的产生取决于所提出的事件触发函数。对于此事件触发函数,它不仅决定了脉冲工作的时刻,而且影响了有限时间控制的更新时间。值得注意的是,与现有的有限时间控制器相比,本文设计的控制器不包含任何符号函数,从而避免了抖振现象。此外,设计的触发函数以及控制协议可以分别保证系统在控制过程中排除Zeno行为以及实现最终的领导-跟随有限时间一致性。最后,通过仿真验证了所提控制方案的有效性。