复杂网络的研究在最近十几年越来越深入,得到了很多重要的结论,并应用到很多领域。作为复杂网络一个重要的分支,多层复杂网络也得到越来越多的关注,也将得到更多更重要的应用。而作为复杂网络研究一个重要方向的复杂网络可控性研究,也在最近几年得到大力的发展。对现实中的复杂网络,我们不仅需要了解它们的特征和动态特性,还需要去“调节”它们,使他们的状态能到达我们所希望的最终状态,这就属于复杂网络可控性的研究范围。而现实中存在大量的多层网络,因此多层复杂网络的可控性研究也显得尤为重要。本文主要的创新点及工作如下所示:(1)提出了搜索单层网络目标控制不同驱动节点组合的方法;提出了搜索相互连接网络目标控制驱动节点的方法,该方法可确保目标节点和驱动节点位于不同的子网络。(2)提出了单层网络中非目标节点保持初始状态的目标可控性的概念,并且推导出非目标节点保持初始状态的目标控制方法。而后在简单网络和大规模网络上进行了仿真分析实验。(3)首次将目标可控性概念应用到人体代谢病的治疗上,并将已有的目标控制方法和本文提出的方法进行对比分析,得出后者更加适用于寻找人体代谢病可能的药物靶点的结论。(4)提出了在二层网络中通过一个子网络控制另外一个子网络的概念和模型,并推导出控制的方法。而后提出最小化被移出链路数目的控制节点搜索算法。最后在简单网络和大规模网络上进行了仿真分析实验。(5)提出了多层复杂网络可控性研究的一个概念模型。在这个模型中,当我们计算完全控制或目标控制的驱动节点时,可将所有的子网络当作节点,然后利用单层复杂网络完全控制或者目标控制的算法搜索驱动节点。