复杂网络中的路由传输策略是近年来一个网络科学的研究热点。在本文中,基于传统的流量传输模型,我们主要对无标度网络和符号网络上的路由算法进行了讨论研究。具体而言,在第一项工作中我们定义了新的流量传输模型,将传输距离限制定义为L,并在无标度网络中随机选择一部分节点作为站点。基于最短路径算法和加权路径算法,我们在分段距离限制下观察了仿真结果。结果表明,L的设置很重要,可用于指导和控制计算机和交通网络中车辆的载油量。最后我们选择了两个真实的道路网络进行仿真,结果证明了算法在无标度网络和真实网络的有效性。在第二项工作中,我们研究了符号网络的路由算法。符号网络是一种具有符号属性的复杂网络。近年来,它已逐渐成为一个热门话题,但关于符号网络上的路由和传输的研究尚未涉及。我们构建了 一个基本的符号网络,并将改进的路由策略应用于研究符号网络上的路由策略和流量传输。人工构建的符号网络可以通过无标度网络和随机网络的组合进行连接。我们使用两种连接方法,即同配连接和异配连接来获得具有不同属性的网络。然后,我们调整了网络的平均负度数,以研究同配系数,网络的平均路径长度和数据包生成率之间的关系。最后,我们在真实符号网络上进行了仿真,以验证我们的路由策略和结论的有效性。