Minsky 教授[2]提出来的，并且最早诞生多智能体这一概念的是计算机科学领域。多智 能体是能够感知外部并且有独立思维的物理实体，也可以是虚拟的实体。智能体系统 中，每个智能体之间通过信息交流和交互作用，共同完成一项任务[3]，即存在合作又 存在竞争。所以，当今时代人工智能中研究的前沿方向和基本方向都变成了多智能体 系统，它将会掀起新一波的浪潮。 

多智能体系统[7]的特性可以归纳为以下几点：

独立性和自主性：每个智能体都可以单独的解决问题，按照自己的目标行动并 以此来影响整个系统。 

协调性：各智能体之间能彼此协调，互相通信，共同协作地完成一个任务，达 成共识。多智能体系统是一个集成系统，有多个个体组成，每个个体是彼此依赖的， 它们之间共享信息、相互协调。是以，可以很大程度上增强系统分析和解决问题的能 力。 

分布性：由于个体与个体之间信息交流的途径和方式有限制[8]，在智能体系统 中可以用模块化将一个复杂的系统分解成几个模块，通过降低系统的复杂性来提高系 统解决问题的能力和效率，这样还可以降低系统的成本。 

因为多智能体系统具有单个个体无法达到的特点和功能，我们可以知道，多智能 体系统的研究领域和应用领域在未来将会更加的广泛，很大程度上可以带动国家的经 济成长，有着很大的应用远景，比如：未来的自治战争系统、自治家庭装置、高级检 测系统、危险材料处理系统等等。 

1。1。2  一致性问题的实际应用

早在上世纪代有人就在管理学和统计学中提出了一致性问题[9]，并对分布式问题 也进行了探讨。他们创立了分布式问题而且对该问题的研究做出了巨大的贡献。自此， 多智能体系统的一致性研究步入了旺盛的生长期，海内外学者从各个角度对多该问题 进行更进一步的拓展和加深。

近些年来，海内外许许多多的研究学者的开始关注这一问题。该领域的研究涉及 到许多学科，这项技术的快速发展不光是因为本身，更是因为它的研究领域和应用领 域非常广泛，在这方面的研究现已取得了很大的成果，由最简单的固定的有向图、无 向图系统的建模，逐渐对模型的研究进行了更深一步的拓展，加入了非线性等其它多

种不确定的因素，这让智能体的研究意义变得越来越实用化。如：

（1）分布式计算 当问题庞大而又繁杂时，对应的计算量非常大，这给软硬件带来了极大的挑战，

有时甚至会导致系统崩溃。若是利用多智能体系统中个体之间信息共享与协调控制等 优点，创建分布式控制环境，运用模块化将繁杂巨大的计算问题进行分割，由单个多 智能体配合完成任务，我们将该种方法称为分布式计算。当前分布式计算应用非常广 泛，具有很大的研究价值。

（2）姿态定位 在多智能体系统中，实现姿态定位的目标就是保持各智能体的位置同步，有研究

者曾经提出了一种策略－保持飞行器姿态定位的编队控制，每个飞行器通过通信信息 和它邻居的飞行器来保持同步。日常生活中，同步现象非常普遍。举个例子：蟋蟀是 靠摩擦脚部而发出声音的，在夏天的晚上，蟋蟀会同步发出声音，让人们觉得匪夷所 思。在多自主式飞行系统中，为了很大程度上提高整个系统的与鲁棒性[14]，可以在飞 行器之间进行信息共享，完成互动、支援等任务。该系统在各个领域的范围内有着普 遍的应用，如：军事、空间探测等。受到鸟类飞行的启发可以将各个飞行器根据一定 的规律进行控制，共同进行信息采集、处理、决策等，该方式很大的增加了信息的真 实可信度，缩小了视觉盲点。因此，许多学术研究者者们对该技术有极大的研究兴趣。