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本文主要研究了复杂网络在遭袭事件下的修复策略和关联特征，并对美国航空网络的拓扑结构作了实证研究，同时运用计算机模拟，研究了美国航空网络在“出错”和“遭袭”两种突发事件下的应变能力。 “出错”和“遭袭”是通过计算机模拟，用来研究复杂网络自身演化的动力学机制的两种常用策略。“出错”的模拟是指随机地删除复杂网络中的一些结点或连线；“遭袭”的模拟则是指有目的地删除复杂网络中的一类结点或连线，比如删除网络中连接度非常大的结点。 我们首次提出了复杂网络在遭袭事件下的修复策略。研究了Erdos-Renyi随机网络、Watts-Strogatz小世界网络、Barabasi-Albert无标度网络在这种修复策略下的稳定性、关联特征、以及在修复前后这三种复杂网络的拓扑结构变化。 我们提出了一个新的概念：抗毁性I（s）。抗毁性I（s）反映了复杂网络对攻击事件的承受能力。I（s）为阶梯式递增函数，在经过长时间的演化后，最终会出现一个稳定值Ic，系统达到稳定状态。在稳定状态，Ic的值是系统中最大的。I（s）的逐渐增大表明系统在遭袭事件和修复策略的共同演化过程中，变得越来越不容易受到攻击，越来越安全。另一方面，稳定状态的最大连接度(kmax)c是系统中最小的。换句话说，系统在演化中的任一时刻，其最大连接度都不会小于(kmax)c。 对随机网络，在稳定状态下，稳定值Ic与网络的大小N、连接几率p都没有关系，而只与随机网络的平均连接度（k）=pN有关，且为幂次关系。另外，稳定值Ic与修复几率pre也呈现幂律关系，在相同的修复几率下，幂指数τ与系统大小N有关，并随着系统大小的增大而逐渐减小。 无标度网络的连接度分布为幂律分布，其拓扑结构与指数型连接度分布的随机网络完全不同。稳定状态下的无标度网络，在相同系统大小和修复几率下，其稳定值Ic略大于随机网络，相应地，最大连接度(kmax)c则略小于随机网络的。另一方面，无标度网络的稳定值Ic与修复几率pre也有幂律关系。在相同的系统大小下，修复几率越大，稳定值就越小；在相同的修复几率下，系统大小越大，稳定值反而越小。 我们也简单地研究了小世界网络的抗毁性I（s），发现小世界网络的抗毁性I（s）最