随着计算机和工程学的发展，早期的集中式系统难以处理越来越复杂和规模越来越大的实际问题，已经不能完全适应科学技术的发展，各种并行计算和分布式处理技术应运而生。

多智能体系统是作为分布式人工智能研究的一个重要分支，是当前的研究热点，研究的目的在于解决大型、复杂的现实问题，而解决这类问题已超出了单个智能体的能力。

美国麻省理工学院的Minsky［1］最早提出了智能体( agent)的概念，而且把在生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域。

智能体可以是一组软件程序，也可以是实物，例如人、车辆、机器人、人造卫星等。

单个智能体具有独立的决策、计算以及通信和识别能力，但是单个智能体的感知能力始终是有限的，难以完成工程中所给的复杂而大量的工作，因而引入了多智能体系统。

多智能体系统是由一系列相互作用的智能体组成，内部的各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式，完成单个智能体难以完成的工作。

近年来多智能体网络系统在智能机器人、交通控制、协调专家系统、分布式计算、医疗，以及航空航天都得到广泛的应用，尤其是无人操作飞船的协调控制、飞行器的编队控制、分布式无线传感器网络的设计、通信网络的拥塞控制等。

多智能体系统的群集问题( swarming /flocking problems) 、编队问题( formation control problems) 和一致性问题( consensus problems)等都是多智能体系统协调控制问题的重要研究内容 ，其中一致性问题是多智能体系统协调控制中最基本的问题。

比如一组机器人排成特定的队形，完成某个区域的地面扫雷工作，突然一个机器人出现故障，其他的几个机器人首先需要对这种突发情况达成共同的认识即一致性，然后才能做出决定，调整队形，继续完成扫雷任务。

所以，一致性问题是多智能体系统协调合作控制问题的一个首要和基本的条件，是非常有必要进行研究的。