图的第二小拉普拉斯矩阵特征值称为代数连通度，是反映多智能体系统(Multi-Agent System, MAS) 一致性收敛速率的指标。多智能体系统由多个智能体通过局部信息交互耦合而成，智能体之间通过相互作用、竞争和合作实现群体协作目标。本报告介绍了一阶连续型、二阶连续型、周期采样和事件触发多智能体系统的一致性收敛速率与通信拓扑图代数连通度之间的关系：代数连通度越大，一致性收敛速率越快。报告还介绍了代数连通度在复杂网络、交通网络等诸多领域中的应用，以及我们近年来得到的关于代数连通度在多智能体系统一致性应用研究中的主要结果。

张胜贵，西北工业大学教授、博士生导师，陕西省教学名师。主要从事图论与组合优化、群体智能数学原理与方法、无人系统建模与算法研究，主持国家级、省部级科研项目10余项，发表学术论文150余篇，获省高等学校科学技术一等奖3项和省教学成果奖3项。现任中国工业与应用数学学会图论组合及应用专业委员会副主任委员、中国人工智能学会人工智能基础专业委员会常务委员和中国数学会组合数学与图论专业委员会委员。