近年来爆发的新传染病（如:COVID-19、H2N3）突出了疾病传播的威胁,接种疫苗是缓解疾病的必要工具。然而,疫苗的效力是根除这一流行病的障碍之一。本文首先利用常微分方程及平均场理论等方法从接种疫苗决策出发研究了疫苗有效性对疾病传播的影响,然后本文利用马尔可夫理论在集合种群网络中研究了疫苗有效性下疾病传播演化的动力学特征。本文具体可分为下述两个部分。一、基于复杂网络研究疫苗的有效性对疾病传播的影响中,本文探索了疫苗有效性与年龄结构的关系,疫苗有效性与年龄的关系分布通常遵循高斯分布,如H3N2、A型和B型流感等。基于这一事实,本文在传统的两阶段SIR/V模型的基础上加入了年龄结构,采用三阶段模型:决策阶段、流行病阶段和出生-死亡阶段,来研究人类对疫苗接种的行为选择,分析了接种率变化的内部原因。对比分析了疫苗完全有效的情况,在同质性网络中,含有年龄结构的三阶段模型产生了更高的疫苗接种水平及更少的流行病规模,因为接种疫苗的个体可以形成比疫苗完全有效更慢的和更多的集群,可以有效的阻止疾病的传播;在异质性网络中,由于Hub节点的影响,含有年龄结构的三阶段模型产生了更大的流行病规模及在相对成本C≥0.8时有更低的疫苗接种水平。此外,优先老年人接种疫苗,有利于在面对人口老龄化时遏制疫情。二、基于集合种群网络研究疫苗有效性的理论分析中,本文首次使用马尔可夫理论将疫苗的有效性引入到Movement-Interaction-Return（MIR）模型中并研究了此系统中的演化动力学特征。通过大量的模拟与马尔可夫理论的数值解发现迁移率会降低传播阈值,这是由于人口的迁移把疾病传播到整个集合种群网络上的结果,但传播阈值的变化非常小,在集合种群中,易感,患病,接种三个状态之间的循环维持在一个动态平衡。其次,当取适当的参数时,随着疾病的传播率与人口迁移率的变化,当疾病传播率超过迁移阈值时,疾病就会爆发,通过马尔可夫理论求出传播阈值,传播阈值与网络的结构、迁移率和接种个体被感染的概率中的参数η,患病个体的恢复率,疫苗接种率和失效率有关。最后研究了改变疫苗有效性的情况下,每个状态演化的动力学特征,发现提高疫苗的有效性有助于提高接种疫苗的比例,相应抑制疾病的传播。