自从网络中的小世界特性和无标度特性被发现以来,复杂网络研究获得了飞速的发展。复杂网络已经深入到各个学科和工程领域,为人们研究现实中的网络提供了新的理论和研究方法。网络最重要的功能之一就是传输其所承载的对象,比如互联网中的数据包传输、交通系统中承载的车流量等,利用复杂网络理论研究网络的拓扑结构和交通动力学行为之间的相互影响有助于我们理解并解决现实网络中的问题,比如数据包的传输优化、交通网中车流量的分配等。现如今网络呈现大规模化,大数据技术的涌现必然会增加网络中数据流量,在这种情况下网络拥塞现象时常发生,制约了网络的传输性能。为了满足现代网路的传输要求,缓解网络的拥塞现象、提高网络的传输容量是人们研究的热点问题。现实生活中,大多数网络呈现无标度特性,且随着网络的规模不断壮大,网络的全局信息不易得知;因此,在无标度网络基础上如何利用网络的局部信息来改善网络的传输容量,缓解网络的拥塞现象具有一定的现实意义。此外,大量研究表明现实生活中的网络不仅具有无标度性,节点与节点之间也会有关联性,单纯地考虑无标度网络上的交通动力学行为不能很好地反映实际网络的情况。为了和实际网络拓扑性质吻合,有必要对具有度关联网络的传输容量进行研究。本文研究的主要内容如下:(1)提出了一种基于邻居节点度值和队列长度的动态路由算法。该算法只需搜索节点的邻居节点和次近邻节点信息,这样做的好处是避免遍历整个网络的拓扑信息。算法引入两个可调参数α和β,通过调节这两个参数来改变网络的传输容量,并找到了该算法的最佳参数组合。与此同时在路由算法丢包率的问题上我们也做了相应的研究。仿真结果表明,该算法较传统的局部路由算法而言,不仅能有效地提高了网络的传输容量,抑制网络拥塞现象的过早出现,而且也降低了网络中的丢包率。(2)具有度关联性质的网络对传输容量的影响。考虑到现实网络不仅具有无标度特性同时节点之间具有度关联属性,首先构建了具有度关联属性的无标度网路模型,然后在该网络基础上研究了度关联性对传输容量的影响。仿真结果表明,网络的度相关性程度越大,其传输容量也就越低。(3)实证研究与分析。为了验证本文提出的路由算法在实际网络中传输容量的表现情况,我们获取了两种实际数据:互联网自治系统(AS)数据和某大学Email邮件网络数据,其度关联系数分别为r=-0.2和r=0.08。实证数据分别在这两个真实网络上对比了三种局部路由算法的网络传输容量,实验结果显示,在AS数据和Email数据上,我们提出的动态局部路由算法较其他两种传统的局部路由算法,网络的传输容量都提高了2倍以上。