随着现代科技的不断进步,在很多的实际应用中,传统的单节点控制形式受到了不少的限制,因此对于多智能体系统的研究吸引了越来越多学者们的关注。有许多的多智能体系统的协同控制问题,其中包括一致性、群集、编队等。仅仅考虑系统属性方面,多系统与单系统之间最本质的区别在于多个系统的信息能够通过网络进行相互传递与共享。而考虑到信息的追踪问题,多智能体系统又衍生出了领导-跟随问题,在军事中的导弹制导,卫星定位以及无人机的编队飞行等问题中都有很多应用。而领导-跟随问题又可以分为单领导者与多领导者两种,其中多智能体的多领导者问题(包含控制问题)将会成为本文主要研究内容。本文将基于多智能体系统的包含控制方法,考虑外部干扰,对带有自适应观测器的连续时间包含控制,基于内模补偿器及自适应观测器的线性离散时间包含控制,以及基于事件触发的包含控制进行了研究。论文针对带有外部干扰的异构多智能体系统,首先通过引入自适应分布式观测器来研究其包含控制问题。文中首先提出一个包含控制误差公式,来确保所有跟随者的输出都收敛到由领导者的参考输出所生成的凸包内部。通过利用自适应分布式观测器,来估计领导者系统的矩阵信息和凸包状态。此外,本文中提出了一个新的全局调节方程来抑制外部干扰。最终,通过动态输出反馈的方法,解决了多智能体系统包含控制的问题。接下来针对线性离散时间多智能体系统,提出了一个分布式观测器来解决协同鲁棒包含控制问题。首先提出一个包含误差,来表明所有追随者状态信息都将收敛于由领导者的状态信息所形成的凸包内部。然后设计了两种补偿器,一种是用来估计凸包信息的分布式补偿器,另一种是用来处理系统动态结构中不确定问题的内模补偿器。此外,对于线性离散时间多智能体系统,基于之前所提到的两种补偿器,文中最终将设计一个分布式输出反馈控制器来解决包含控制问题。结合上述一类问题,考虑到实际工程当中对资源的节约,论文针对多智能体系统的协同鲁棒包含控制问题,提出了一种事件触发设计方法。考虑多智能体系统的异构特性,每个跟随者都由一个受到外界干扰的高阶积分器组成。本文提出一个包含误差,来确保所有跟随者的输出收敛到领导者输出所形成的凸包内。基于邻接智能体的状态信息,在跟随者之间的非定向交流拓扑连通的情况下,设计了一个分布式包含控制补偿器。此外,通过一种分布式动态输出反馈的方法,解决了多智能体系统的分布式事件触发包含控制问题。