近年来,多智能体网络中的一致性和协同问题吸引了来自各个领域的持续增长的关注,这些领域包括多机器人协同、传感器融合、目标追踪、滤波和估计、大尺度机器学习和分布式计算与优化。一致性问题主要关注于利用相邻智能体的局部信息交换来促使网络系统中的所有智能体个体达到信息全局一致性。换言之,网络系统中的智能体个体不需要与其它所有智能体进行通信,而只需要跟自己相邻的个体进行通信,即可通过状态演化来达到整个网络的全局一致性。尽管已经存在很多针对一致性研究的工作,但这些工作忽视了现实中的很多重要的因素。例如,大多数的工作都假设每个智能体能够没有任何误差地发送和接收精确的实值状态信息,然而这种假设是不现实的,因为很多诸如模拟-数字或数字-模拟信号转换器、离散水平驱动器以及数字化的通信信道经常嵌入在实际的通信网络中。另外,在已有的工作中可能还存在频繁的实时通信和控制器更新问题。此外,从隐私的观点来看,参与智能体在互相通信来达到全局信息一致时可能并不希望泄露自己的状态信息,因此,在多智能体网络一致性问题研究中同时也考虑到智能体个体的隐私保护成为了科研人员的另一个挑战。近年来,数字信号逐渐取代早先的模拟信号,在现代通信中占据着越来越重要的位置。数字化的信息在传输阶段不仅仅能够保证系统较高的信息抗干扰能力,还能够通过数据压缩方式,降低宽带的占用情况,实现在相同带宽内的大量数据、信息、音视频等数字化信息传输的目的。事件触发控制机制在通信效率提升方面有着独特的优势,因为它为数据的收集和发送提供了全新的方式,从而在避免网网络中的实时通信和频繁的控制器更新方面体现出明显的优势。基于事件触发控制策略,智能体不需要实时地向其邻居发送本地状态信息,换句话说,只有智能体本地的状态误差大小达到事先规定的阈值时才会向其邻居智能体发送自己的本地状态信息。在隐私保护领域,差分隐私由于它严格的可证明的安全性正变得越来越受欢迎,它能够抵御来自后期处理和边信息的攻击,并且它的安全性跟攻击者模型无关。因此,在多智能体一致性问题的研究中引入差分隐私保护的概念是非常有必要的。本论文的主要贡献就是将量化通信技术、事件触发控制机制和差分隐私机制引入到一致性问题的研究中来。具体的贡献总结如下:第一,我们首先对多智能体网络中的事件触发机制和差分隐私保护机制做了简要介绍,并继续介绍了这两种机制在平均一致性算法中的应用。在事件触发机制下,网络中的所有智能体能够在不连续通信和较少的控制器更新下渐进达到平均一致性。在差分隐私机制下,网络中的智能体不仅能够自主地选择自己的隐私水平来保护自己的隐私,而且还能够渐进地实现具有有界扰动方差的均方平均一致性。第二,我们针对多智能体网络中的平均一致性问题,同时引进动态的编码解码方案和分布式的事件触发机制来做出进一步的研究。我们设计了一个新颖的集成的通信框架来描述数字网络中的通信过程,该通信框架集成了动态的编码解码技术和事件触发控制策略来负责处理量化通信和减少通信频率和控制器更新。根据这个框架,我们为这个集成的通信网络提供了一个正式的详细的通信算法。然后,我们使用事件触发控制策略重新设计和拓展了量化一致性模型,并且提出了一个新颖的分布式的事件触发条件。该事件触发条件不需要依赖网络中全局的状态信息(包括智能体内部状态和全局网络参数),而仅仅只需要智能体本地局部的信息就可以实现事件触发的判断。此外,我们给出了理论分析来解释所提出结论的充分性和可行性。最后,为了确保量化器在算法运行中不会出现状态饱和的情况,我们进一步给出了动态量化因子的自适应规避算法。第三,我们在多智能体网络中的差分隐私一致性问题的研究中引入了分布式事件触发控制技术,从而使得智能体不仅能够保护自己初始状态的隐私性,还能够有效地提升整个网络的执行效率。为了避免多智能体网络中智能体之间的实时通信问题以及频繁的控制器设备更新问题,我们首先考虑将分布式的事件触发控制技术引入到差分隐私一致性算法的研究中来。然后,我们提出了一个分布式的事件触发条件,该条件仅仅依赖于智能体局部的状态信息和局部的参数,从而可以有效地避免全局信息采集。其次,我们给出了均方平均一致性的收敛性分析来解释所提出事件触发控制策略和事件触发条件的充分性和有效性。再次,我们为收敛精确性建立了相应的统计性分析,结果显示,收敛点的期望值精确地收敛于所有智能体初始状态的平均值,并且显式地给出了扰动方差的上边界。最后,我们进一步给出了差分隐私性分析,结果显示,每个智能体都可以自主地选择自己的隐私水平来保护自己的隐私不被泄露。最后,我们研究了量化通信环境下的差分隐私一致性问题。由于量化通信环境下,传输信道的带宽是有限的,因此智能体之间的的精确实值状态传输是不可行的。我们首先拓展了差分隐私一致性模型到集成了动态编码解码方案的量化通信环境,并提出了一个基于有界量化器的量化状态的差分隐私通信算法,使得网络可以避免精确的实值通信,同时还能够保护智能体本地状态的隐私性。然后,我们给出了无界量化器情形下的均方一致性收敛性分析,来解释所提出拓展模型和收敛条件的充分性。为了克服有界量化器中可能出现的量化器饱和现象,我们给出了量化边界的统计性分析,结果显示,只有有限比特位数的有界量化器在某些情况下可以大概率保持不饱和状态。此外,我们为收敛精确性建立了相应的统计性分析,结果显示,收敛点的期望值精确地收敛于所有智能体初始状态的平均值,并且显式地给出了扰动方差的上边界。最后,我们进一步给出了差分隐私性分析,结果显示,每个智能体都可以自主地选择自己的隐私水平来保护自己的隐私不被泄露,并且以参数约束的方式建立了动态编码解码方案和差分隐私机制之间的联系。