互联网使得信息的传播更加方便快捷，为舆论的产生创造了条件，同时也给社会管理带来了新的难题。近年来，由于负面舆论信息恶意散布与传播，造成了许多恶性的集体性事件，如:“昆明恐怖事件”、“马航失联事件”造成社会的动荡和不安。上述问题的本质是大量社会个体接触外部环境，并与其他个体接触、学习和决策的动态互动的结果。因此，理解有限理性行为人在复杂网络环境下的舆论传播过程、演化规律以及形成机理，进而为调控社会舆论传播提供理论依据，具有重要的现实意义。本文旨在通过研究复杂网络上的舆论动力学，来揭示社会网络中舆论涌现的基本过程，进而探索外部环境因素对于舆论演化动力学的影响。本文引入一个社会环境指标E（期望），采用HK模型的原理构造舆论演化模型，研究了在规则网络上的舆论演化动力学。基于简单原则，我们将网络中个体的观点设为二进制型，并且只考虑Moore邻居的相互作用，使用费米函数来确定有限理性行为人的观点改变概率，系统的状态用系统中所有个体的观点的绝对值的平均来表征。首先，在固定期望值情况下，采用同步更新的原则，研究了不同期望E和选择强度下，系统的状态随时间演化的状况。只有E在适当的范围内，才能促进，系统中大部分个体都拥有一致的观点。选择强度定义了个体在观点选择时，理性和非理性之间的关系。其次，考虑了系统中个体的差异性和外部影响因素的多样性，引入变量A，通过均匀分布、指数分布和幂律分布三种函数，研究了差异期望条件下的舆论演化动力学。最后，在动态网络上，研究了舆论演化和系统的入侵现象。总之，本论文通过复杂网络视角研究有限理性行为主体在舆论过程中的观点交互作用机理、演化规律。旨在通过构造该舆论演化模型，深入探索网络结构、个体特征、个体间观点演化机制、群体效应及动态演化网络等对舆论传播过程的影响及其动力学性能分析。相关研究结果将为人们理解和控制网络社会群体社会行为产生与发展的规律现象提供理论指导，有助于完善网络时代下社会学习理论成果，并为复杂的社会管理问题提供了新的研究视角。本论文受到国家自然科学基金（批准号：70271027，70601011）的资助。