现实生活中有很多复杂系统能够被抽象成由节点和边所构成的网络,现有的工作主要集中在网络拓扑结构复杂性与网络动力学行为等方面的研究,研究已经取得较大的突破和进展。然而,复杂网络研究的终极目标不仅仅是为了了解复杂系统的产生机制和结构的复杂性,而是要去控制这些复杂网络系统达到我们所期望的状态。要实现对网络的全面控制,前提是需要我们判断复杂网络系统是否可控,复杂网络可控性的研究也就具有重大现实意义。虽然在传统的控制理论中关于系统控制问题的研究已经非常成熟,但由于复杂网络系统结构的复杂性,传统的控制理论方法并不能直接适用于复杂网络系统的控制问题研究中。Lin早在1976年给出了线性时不变控制系统“结构”和“结构可控性”的概念,并通过研究找到了结构可控性的充要条件。Liu和Barabási于2011年在nature上发表的一篇复杂网络可控性研究的论文,基于线性时不变控制系统的结构可控性理论,对实际复杂网络系统进行了研究并建立了有向网络结构可控性模型。考虑到复杂网络系统控制研究的重要性,复杂网络可控性逐渐成为了一个研究热门问题。本文首先考虑实际复杂网络总会不可避免的遭受到自然或人为的破坏,且遭受破坏的网络会发生故障连锁效应,使得网络的控制难度增加。文章基于复杂网络结构可控性理论,在经典有向ER和有向BA网络中,对部分负载边遭受攻击发生级联失效时的可控性进行了分析。同时考虑到级联失效对可控性的影响以及网络构建与控制受成本的约束,提出将负载容量非线性模型引入到有向网络中,并采用拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法(MOPSO-CD)对模型参数进行优化,提高网络抵御级联失效的能力,随后基于负载容量线性模型和参数优化的负载容量非线性模型对网络可控鲁棒性进行了仿真对比,发现参数优化模型可以有效地抵御级联失效,提升网络可控鲁棒性,最终在实际交通网中验证了参数优化模型对网络可控鲁棒性优化的普适性和有效性。其次,为了更合理地衡量网络可控性能的鲁棒性,本文通过定义网络成本的两个相关参数S和?,提出有向网络应对级联失效的可控鲁棒性测度???和网络构建与控制的联合成本测度?T?,同时也考虑到网络的构建与控制受成本约束,文章对网络控制的有效性进行了探索,并重点分析了网络边容量和控制输入量对可控鲁棒性的影响,在经典有向ER和有向BA网络中对网络可控鲁棒性进行了仿真,结果表明对不同拓扑结构的有向网络,采用不同网络边容量及控制输入量的分配方式,可以有效地降低网络联合成本,提升网络的可控鲁棒性。最后,鉴于实际复杂系统中的网络并不仅仅是单层网络,而是由不同的网络相依而成的。本文基于严格可控性理论,构建了简单的有向相依网络可控性模型。并通过在随机相依方式下对有向相依网络可控性进行的仿真分析,我们提出了三种有向网络的相依方式:最高入度与最高出度相依?HI-HO?、最高入度与最低出度相依?HI-LO?、最低入度与最低出度相依?LI-LO?,且在DER-DER、DER-DSF、DSF-DSF三类有向相依网络中对不同相依方式下的网络可控性进行了研究。通过仿真对比发现,在同等相依比例下,基于最低入度与最低出度相依的有向相依网络可控性最强,而基于最高入度与最高出度相依的有向相依网络可控性最差,研究为构建强可控性的实际有向相依网络提供了参考依据。