20世纪90年代以来,复杂网络已发展成为一个独立的研究领域。人类生活中千差万别的网络系统,都可以模拟成为复杂网络进行研究。随着网络的快速发展,人们对网络的稳定性、实时性、有效性的要求越来越高,因此如何避免网络拥塞,已成为保证系统正常运行的关键问题。拥塞问题可借助复杂网络进行研究,首先需要选择能够符合现实网络特征的模型网络;其次需要构建有效的路由策略,合理分配网络流量解决拥堵。因此,本文的研究工作如下:首先,以无标度网络为基础,提出了两个度分布与聚类系数均可调的改进网络模型。改进模型联合考虑“三角结构”,“内部演化”,“社团结构“等演化机制。在新节点加入时,分别考虑加入单个节点和社团的情况,将三角演化机制应用于新旧节点与网络旧节点内部。其次,以改进的网络模型为平台,提出一种基于混合信息的路由策略。该策略综合运用网络动态和静态信息,将节点的介数作为其传递信息的能力,采用最短路径算法与优化的传递概率模型相结合,通过对可调参数的调控,使网络通信能力达到最优。仿真结果表明,相比传统网络模型只能具有现实网络无标度或高聚类的特征,本文中两个改进模型同时具有高聚类无标度特性。幂率指数、聚类系数可通过调整参数来适应不同类型网络,且聚类系数可高达0.5左右,更贴近现实网络特征。将改进的路由策略应用于两个改进模型,网络临界负载量可分别达到350与300,而传统的路由策略下,网络临界负载量通常小于100。改进路由策略下网络的通信能力高于传统路由策略下网络的通信能力,路由效率明显提高。