现实世界中的网络具有规模巨大、结构复杂的特点，它们由各种实体以及实体间错综复杂的关系构成，其存在形式既可以是有形的（输电网络、交通网络、神经网络），也可以是无形的（万维网、社交网络、文献引用网络）。简单的图论已不能满足研究这些现实规模巨大且结构复杂的网络的需要。兴起的复杂网络理论，很好地解释了很多关于现实网络的特征，如小世界、无标度、分形等网络模型特征，网络同步等的网络动力学特征以及社团组合的网络结构特征等。复杂网络的研究目的：就是要揭示隐藏在各种现实实体关系中的规律性，并探索复杂网络理论在工程技术领域中的应用。　　 本文围绕现实世界网络特性和复杂网络模型展开研究，集中研究了网络社团结构检测与最短路径映射策略这两个目前较具有代表性的热点问题。在研究过程中，采取了理论分析和计算机仿真相结合的手段，在理论和实践方面验证了研究的正确性和可行性，主要研究内容如下。　　 研究了复杂网络的结构。包括一般现实网络所具有的小世界特性，无标度特性，并给出了实例说明，然后分析了各种网络结构模型，包括随机网络，小世界网络和无标度网络，加权网络等，重点阐述了这些网络模型的具体构造方法，这些网络模型在后面的计算机仿真分析中可帮助验证算法的性能。　　 研究了复杂网络社团结构递归过滤检测算法。针对无权网络，分析了社团结构的产生机理，提出了一种能一次过滤多条边分裂网络的社团结构递归过滤检测算法。在该算法中，定义社团递归演化系数M控制分裂进程，通过优化子网络M将子网络递归过滤分裂演化为局部社团，最终得到社团结构。理论分析和实验结果表明，该算法一次过滤多条边并行分裂网络，检测一个具有m条边和c个社团的网络，该算法最多只需将原网络分裂c+1次，计算复杂度为D（㎡+（c+1）m）。除此以外，该算法能使局部社团根据它们向外边密度按由小到大的顺序被检测出来。　　 研究了复杂网络权重自相似特性及其社团结构检测算法。基于边权重自相似原则，研究如何将加权网络划分为若干个边权值在社团内部分布均匀而社团间分布不均匀的社团。为了达此目的，本文提出了一个加权模块度函数，根据该模块度函数，很多针对多无权网络的社团结构算法只需简单的改动就能应用于加权网络社团结构分析中。基于该模块度函数，本文提出了一种谱分析算法，应用该算法对计算机模拟网络和现实网络进行分析，研究表明与传统的加权网络社团结构检测算法相比，该算法在检测本文所定义的社团结构时具有较高的准确度和精度。对于一个具有n个节点和c个社团结构的网络，算法复杂度仅为O（cn2/2）。通过调整边权重自相似阀值系数，该算法可揭示加权网络中特殊的边权值相似分布的层次化结构，使我们能获取加权网络中更多关于结构的信息。　　 研究了一种复杂网络最短路径自组织映射算法。针对复杂网络的特殊结构，提出了一种基于热流量传递的最短路径自组织映射方法。由于该方法属于完全局部扩散方法，因此具有较高的速度。基于节点温度升高总是沿着距高温源节点最短路径的贪婪原则，该方法准确性较高。与全局扩散方法BFS不同的是，该方法通过比较局部节点温度信息并行自组织最短路径，不但映射速度比BFS快，并且可使网络中的额外信息交换量大大减少。设网络有n个节点，m条边，传导时间设为t，积分时间间隔设为△t，则映射各节点到源节点的最短路径总计算复杂度为O（mt/△t），平均每个节点仅为O（mt/n△t）。　　 研究了无线传感网络自组织路由方法。借鉴最短路径自组织映射思想，通过以节点的剩余能量，路径受阻状况及节点失效为节点路由表建立与维护的依据，设计了一种自组织路由协议。在该协议的最优路由配置阶段，每个传感节点的传输路由通过局部邻居节点的反馈信息比较确定，传输可靠性通过路径修复来保证。由于避免采用多路径传输，不但延长了节点能量使用寿命，还降低了数据碰撞概率，从而提高了传输成功率。最后，通过OPNET仿真将该协议与两个代表性的协议AODV和DSR进行了性能比较，结果表明本文所模拟的相同场景下，自组织路由协议在数据成功传输率、平均包延时和网络寿命上与AODV和DSR相比，具有较高的优越性。