真实世界中的网络往往不是单层网络,而是由多个网络耦合关联产生的。例如人类出行的交通网络是由航空网络、铁路网络、公交网络等相互耦合而成;生物分子网络中,转录调控网络和蛋白质网络组成的双层生物分子网络中存在层间耦合。对于多层网络控制问题的研究是复杂网络研究的一个重要内容。和单层网络类似,对于多层网络如果存在一组控制输入信号,在有限的时间内使得网络能够从任意初始状态转移至任意目标状态,则该多层网络系统是可控的。驱动多层网络系统从初态运行至终态所需的能量为该系统的控制能量。由于多层网络存在层间连边结构,其连边的耦合特性对于系统的控制性能会产生影响。因此本文分析了双层网络中层间的连边方式对于网络控制能量的影响。特别地,针对真实双层生物分子网络,本文研究了其可控性能与控制能量的优化问题。本文的主要创新点和研究内容如下所示:探究层间度相关性对双层模型网络可控性能及控制能量的影响,发现层间连边异配性强的网络所需的控制能量更小。同时,分析了双层模型网络中连边结构对网络控制能量的影响,采用一种改变网络连边方向的算法优化网络结构,对比分析了优化前后网络控制能量的变化。结果表明在适当的外界输入作用下,优化后的双层网络实现可控所需的控制能量降低。将模型网络控制性能问题研究的方法应用于真实双层生物分子网络中,基于分子网络的结构特性分析了网络实现可控所需的最少驱动节点在转录调控网络层（TRN）和蛋白质相互作用网络层（PPI）的分布情况。并研究了在分子网络中具有重要作用的关键基因和病原体相关基因在网络控制中的作用。结果表明,驱动节点在TRN层和PPI层的分布没有明显的偏重性,并且驱动节点会倾向于避开关键基因和病原体相关基因。进一步,本文研究了生物分子网络的控制能量优化问题,发现层间连边的异配结构更有利于降低网络的控制能量。同时,本文分析对比了不同驱动节点选取策略对网络控制能量的影响,结果表明,选取关键基因或病原体相关基因作为驱动节点可有效降低网络的控制能量。