复杂的集群行为是由多个具有交互性和自主性的智能体在相互合作和相互协调的基础上通过个体间自组织行为涌现生成的。多智能体系统的集群行为是目前控制领域中的热点之一,通过模拟自然界的集群行为可以研究分析自然界集群行为的内在机制和形成机理,进而广泛应用在工程领域以及人工智能系统领域,有重要的研究意义,引起了学者的极大关注。本文分别研究在两种通信方式下群集行为的内在机理、规律以及形成群集行为的影响因素,主要有以下几个内容:(1)研究了在通信拓扑互联中多智能体集群运动。根据Reynolds规则建立基于感知互联和通信拓扑互联的自组织运动模型。通信拓扑互联表现为系统中的个体以周围固定个数的最近邻为参考从而决策出个体自身的运动方式,分别从二维和三维的角度对集群运动进行了仿真模拟及分析。通过模拟仿真N最大为50,邻近个体K最大为N-1的所有情况,分析最邻近个体数对集群行为的影响。多智能体的群体集群行为可以通过最邻近个体数来调节。所有的个体与邻近个体交互,通过自组织运动产生集群,发现了多种集群与分群行为。当最近邻个数K取值为4到7时,多智能体发生集群行为,最终保持一定结构姿态,形成稳态。并且分析了达到稳态后智能体之间的位置距离变化和稳态结构。(2)研究了在感知距离互联中多智能体集群运动。感知距离互联是每个个体与感知范围内的个体进行信息交互。通过仿真分析感知范围对集群行为的影响,个体间的位置距离结构变化,同时分析了虚拟领导者对多智能体集群行为的影响。结果表明,智能体的群体集群行为可以通过感知半径来调节。增大感知半径,多智能体之间的交互越好,最终都统一朝着目标聚集,且能够抑制分散行为,最终达到稳态。(3)研究了通信拓扑和感知互联方式相结合的自组织运动模型下多智能体的集群行为。在拓扑-感知互联方式中,所有的智能体能够很快的聚集到一起。在感知-拓扑互联方式中,多智能体即使感知范围不够的情况下,多智能体能够很快实现集群行为。进行了模拟仿真,发现感知互联和通信拓扑互联相结合是一种有效且易于产生集体行为的模型,且发现即使智能体在随机互联模型中也能实现集群。该模型能更真实地模拟人类行为,揭示自然界集体行为的规律。(4)研究了随机互联的自组织运动模型下多智能体的集群行为。针对大部分的通信拓扑互联只是与固定个数的邻近个体进行信息交互,在观点动力学的启发下,我们建立了随机互联模型,分析了多智能体与随机个体进行互联的集群现象。而改进后的系统可以与随机个数个体进行信息交互,从而实现集群行为。