多年来，传染病的蔓延一直是生物物种生存的主要威胁之一。尽管科学技术不断进步、医疗水平不断提高，但许多传染病仍然严重威胁着人类的健康。如何遏制传染病暴发，缓解传染病流行，是当前社会面临的紧迫问题。因此对传染病传播机理的研究并采取有效措施来抑制其流行具有重大意义。随着复杂网络理论的发展和成熟，将复杂网络理论与传染病学相结合为人们理解病毒的传播以及寻找其防御措施提供了新的方法，也成为传染病传播动力学研究的主要趋势。传染病传播动力学是通过建立数学模型从理论上分析和研究疾病传播的科学。现在越来越多的研究人员致力于这方面的研究，且在这一领域做了大量的工作，提出了许多切合实际的网络模型、传播模型以及抑制病毒爆发的免疫策略。虽然取得了丰硕的成果，但是还有很多需要研究和解决的问题。本文将运用统计物理、运筹学以及计算机仿真等方法，对复杂网络模型和网络上的传播特性两个方面进行研究，根据研究所得到的病毒的传播机理，设计相关的免疫策略，并提出有效控制网络中病毒传播的新的免疫机制。主要的研究工作包括以下几个方面:　　（1）在WS小世界网络和BA无标度网络上建立标准的SIRS传染病传播模型，并基于高危免疫策略提出了两步免疫策略。同时对几种免疫策略的效果进行研究和比较，发现当免疫节点数相同时，两步免疫策略的效果不是最好的也不是最坏的，而与其他免疫效果相比两步免疫更贴合实际情况。此外，针对病毒的传染性强弱，可以通过改变两步免疫中免疫直接邻居和间接邻居的比例得到最优免疫效果。　　（2）基于“多粒度”和“预警机制”提出了一种新的免疫策略。这种免疫策略根据易感染节点被感染的风险程度划分预警等级来发布不同的预警信号，由预警信号的不同来优先免疫高预警的节点。在模型中，对不同预警的多粒度免疫的免疫效果进行研究，比较不同传播速率对传染病传播行为的影响，理论分析和仿真结果表明，所提出的免疫策略是有效的，也是经济可行的。此外，传播阈值的研究，使结果更具说服力。　　（3）基于网络中与疾病相关信息的传播扩散对传染病传播本身所产生的影响，将现实生活中的人际关系网和虚拟的信息网结合在一起，提出了一种新的两层网网络模型。之后，通过理论分析与实证研究给出相应的两层网中的动态免疫策略，并进行了疾病的传播动力学仿真。研究分析不同网络中，基于消息传递的两层网的动态免疫策略的效果。