Este estudio se centra en un problema de optimización distribuida en tiempo fijo para sistemas multiagente (MASs) con retraso en la entrada y perturbaciones externas. En primer lugar, mediante la adopción de la técnica de reducción del modelo de Artstein, el sistema de retraso en el tiempo se transforma en uno sin retraso, y las perturbaciones externas se eliminan de manera efectiva mediante el uso de una estrategia de control de modo deslizante integral. En segundo lugar, se desarrolla un nuevo mecanismo de optimización centralizado que permite que todos los agentes alcancen el mismo estado en un tiempo fijo y luego converjan al valor óptimo de la función objetivo global. Mientras tanto, el problema de optimización se extiende a topologías de conmutación. Además, dado que la información del gradiente de la función objetivo global es difícil de obtener de antemano, se construye un protocolo de optimización descentralizado que permite que todos los agentes adquieran el mismo estado en cierta cantidad de tiempo, optimizando también el problema de optimización global. Finalmente, se presentan dos simulaciones numéricas para validar la efectividad y confiabilidad de la estrategia de control desarrollada.