近些年来,随着人类社会不断地进步以及现代科学技术飞速发展,对计算机技术、生物技术以及信息处理技术等多学科的研究不断深入,由于多智能体系统协调控制在无人机编队、交通流控制以及传感器网络等诸多实际工程应用中具有重要作用,引起了众多学者的兴趣。包含控制作为一种特殊的多领导者一致性,在地面监测、侦查和环境探索等领域里有着极大的应用价值,其中考虑领导者选择以及如何以尽可能少的控制成本来实现高效率的全局行为,已经成为多领导者协同控制研究中的重点内容之一。本文通过学习和总结有关多智能体系统协调控制的热点问题及相关的理论知识等,利用图论和矩阵理论等与本课题研究相关的数学工具,以基本的控制算法为基础,对多智能体系统可控包含控制问题进行了研究。论文主要完成的研究工作如下:1.研究多机器鱼系统的可控包含控制问题,考虑水下机器鱼的运动学约束及包含控制中的领导者选择问题,将可控性理论与包含控制相结合,提出一种基于二分图最大匹配的多机器鱼可控包含控制算法。首先利用二分图最大匹配算法求取满足网络可控的最少的领导者集合,其余个体为跟随者,然后针对仿真机器鱼模型分别为领导者和跟随者设计相应的控制协议,最后基于URWPGSim2D仿真平台进行实验验证,表明所提算法能够有效地实现多机器鱼的可控包含控制。2.针对实际应用中大规模智能群体面对多目标任务的情况,结合复杂网络拓扑结构优化理论与可控性理论,提出一种基于层次聚类的多智能体系统可控包含控制算法。首先利用层次聚类算法将智能群体划分为若干个社团结构,并利用二分图最大匹配算法找出满足系统可控的个体作为领导者;再为所有个体设计相应的控制协议,并针对社团间的包含控制中可能存在部分个体位于凸包外的情况,引入位置调节控制力使个体自适应调节运动到凸包内,实现社团内以及社团间的双层可控包含控制。最后通过仿真实验证明了所提算法能够有效实现社团内部以及社团之间的可控包含控制。3.考虑实际环境中可能会存在障碍物等情况,研究了多智能体系统的可控包含避障控制。应用二分图最大匹配算法确定满足系统可控的领导者,再为所有个体设计相应的包含控制协议,其中引入人工势函数,用于智能体躲避运动过程中碰到的障碍物,最后通过仿真实验证明系统能够有效地实现可控包含避障控制。