复杂网络是许多现实网络的抽象,交通运输网、电力网、因特网等各种现实网络均可借助复杂网络理论来研究。网络的拥塞控制算法是影响复杂网络性能的主要因素。目前,现有的拥塞控制算法均认为网络负载为均一的,忽略了现实网络中负载的差异性,如交通运输网络中存在的机动车、非机动车、行人等。即现有的拥塞控制算法无法满足这些差异性负载的传输要求,现存的网络流量模型亦无法对其进行表征。针对这些问题,本文将同一网络中不同性质的负载重新抽象,定义为分级负载,分级负载的级别越高则对应的传输需求越迫切。为满足不同负载的传输需求,本文设计了一种面向分级负载的复杂网络拥塞控制策略（Congestion Control Routing Strategy for Hierarchical Load in Complex Network,CRHL）,主要研究工作如下:第一,对现有的网络流量模型做出改进,建立分级负载流量模型,为每个时间步所生成的数据包赋予生命周期属性,用以表征数据包的等级特性,对数据包删除规则做了重新界定。第二,在保证网络吞吐性能的情况下,设计了面向分级负载的拥塞控制策略,通过动态调整节点处数据包的缓存以及处理转发顺序,优先满足高优先级数据包的传输需求。同时在路由规划模块应用梯式选择法对网络最大介数中心度进行降低,以均衡网络负载,降低中心节点压力,提高边缘节点转发处理能力的利用率。第三,基于MATLAB平台构建分级负载模型,对本文所提出的面向分级负载的拥塞控制算法进行仿真,验证梯式选择法模块的有效性以及网络的整体性能,将本文算法和经典算法做出对比。实验表明,本文所提出的算法能在保证分级负载的传输需求情况下降低网络压力,提升网络数据传输的有效性。