1.一种多智能体系统的控制方法，其特征在于，包括：对于多智能体系统中的任一个智能体，按照如下公式确定控制输入，并根据计算得到的控制输入调控自身状态：
其
中， 为编号为r的智能体在时间t的控制输入，z为多智能体系统中智能体的数量，是多智能体系统的时变耦合增益矩阵U(t)中的项， 是设定的系统矩阵， 是编号为l的智能体的状态误差；
其中，时变耦合增益矩阵 有如下定义：
其中，是多智能体系统的通信拓扑中无向边的集合，当(r,l)∈B时Url(t)大于0表示智能体r和智能体l之间具有通信能力，其数值表示耦合增益，当r=l时Url(t)表示智能体r与其他智能体的耦合增益之和的相反数；
其中， 是Caputo分数阶求导符号，阶数 ， 是智能体r的状态误差，H是设定的系统矩阵， 是矩阵H的最大特征值， 是设定系数，用于调节自适应律速度且满足 ， ， 为设定系数， 是设定的系
统矩阵，并且 ， 是预先定义的通信拓扑矩阵， ()表示取括号内矩
阵的从大到小第n个特征值；
其中，满足以下表达式：
；
其中， 并且 ，
是设定的系统矩阵，Iz是z维单位矩阵，In是n维单位矩阵， 是矩阵 的第二大的特征值，是设定的系数；
其中， ；
其中，智能体r的动力学模型为 ；
其中， 和 分别代表第r个智能体的状态、外部输入和
控制输入，  代表非线性向量函数， 是连续可微分的并且满足：
其中，为设定系数，H和M为设定矩阵， 
并且 ，n
为状态的维度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于智能体r，其状态误差 定义为：
；
为智能体q的状态， 为智能体r的状态， 为状态均值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能体集群的通信拓扑表示为连通的无向图。
4.一种智能体的控制器，其特征在于，所述智能体为多智能体系统中的智能体，所述控制器包括存储器和处理器，所述存储器存储程序，所述处理器运行所述程序以执行根据权利要求1至3中任一项所述的方法。
5.一种智能体，其特征在于，包括根据权利要求4所述的控制器。
6.一种程序产品，其特征在于，所述程序产品在处理器上运行时执行根据权利要求1至
3中任一项所述的方法。