多智能体系统以其独特的机制深刻揭示了复杂系统的众多核心特性，因此，关于这一系统的理论研究在系统控制领域已然成为备受瞩目的焦点。鉴于多智能体系统在众多领域中的广泛应用，例如机器人编队控制、无人机协同作业、卫星集群的姿态调控以及传感器网络的目标追踪等，多智能体系统的分布式协调问题在过去的十年间已吸引了来自应用数学、统计物理学、生物学、通信、系统与控制、计算机科学等多个学科的众多研究者的广泛关注。本书旨在系统介绍多智能体系统的协作机制理论及其丰富的应用。除了深入探讨多智能体系统的一致性理论外，还详细阐述了这一理论在不同领域中的具体应用。全书共分为九个章节，涵盖了多智能体系统的基本概念、数理基础、动力学原理、控制策略、定位技术、巡航机制、编队方法、隐私保护以及分布式优化等多个方面。第一章概述了多智能体系统理论的研究进展，系统动力学及其数学基础，为后续章节奠定了坚实的理论基础。第二章深入剖析了多智能体系统的一致性理论，深入探讨了网络化系统的协作机制，揭示了多智能体系统实现协同机制的核心原理。第三章则进一步探讨了随机通信拓扑下多智能体系统的一致性理论，分析了随机通信对系统性能的影响，为实际应用提供了重要参考。第四章研究了基于采样的多智能体系统的一致性理论，为处理实际中可能存在的采样延迟和误差提供了有效的理论支持。第五章详细阐述了多智能体系统的分布式协同目标定位问题，研究了基于不同测量技术下的多智能体系统分布式协同目标定位方法，为实际应用提供了有力指导。第六章则讨论了多智能体系统分布式目标巡航控制问题，特别关注了目标位置未知情况下的多智能体系统分布式目标巡航控制策略，为解决复杂环境中的目标追踪问题提供了新思路。第七章简述了多智能体系统分布式编队问题，深入研究了信息受限条件下的多智能体系统分布式编队方法，为编队控制提供了有效的解决方案。第八章则着重阐述了多智能体系统的隐私保护问题，探索了具有隐私保护机制的平均一致性算法，确保系统能够准确渐进收敛到初始状态值的平均值，同时保护每个智能体初值状态信息的隐私。第九章则研究了多智能体系统分布式优化问题，探讨了优化算法在分布式资源配置方面的应用，为资源优化分配提供了有效的理论支撑。综上所述，本书为多智能体系统的研究与应用提供了全面而深入的指导，无论是对于理论研究者还是实际应用开发者，都具有极高的参考价值。