随着复杂网络科学研究的迅速崛起，其上的疾病传播动力学研究也受到越来越多的关注.在以往的传染病传播研究中，人们往往采用经典的SIS、SIR模型，但在现实生活中，疾病爆发时个体通常会受到周围感染邻居的影响，根据他们接收到的关于疾病的信息改变他们的行为方式，自然地采取一些有效的预防措施来应对潜在的疾病传播，然后他们的行为决策又会反过来影响疾病的传播，本质上构成了网络上疾病传播与信息传播动力学的相互作用问题.　　为此，本论文首先说明了复杂网络的研究背景及几种网络模型，其次分析提出了具有警觉状态传播模型，深入细致地探讨了网络上局域信息的意识行为反应与疾病传播动力学相关的问题，然后又研究了局域信息的意识行为反应对具有潜伏性疾病传播的影响.本文的主要研究成果如下:　　1，为说明个体意识行为反应的影响，在经典的SIR模型中引入了一个新的状态-SF.SF态表示易感者与感染者接触后为防止被传染从而采取相应的保护措施来降低被感染概率的个体.易感者与感染者接触后会以一定的反应率变为SF态.通过渗流理论推导出疾病传播阈值和感染范围的理论公式，并模拟验证理论结果的正确性.研究发现，局域信息的意识行为反应可以明显增加疾病的传播阈值，减少感染范围.此外我们表明，因为平均场方法忽略了疾病传播的动态关联性，所以基于平均场方法所获得的结果一疾病传播阈值与警觉反应率没有关系，是一个错误的结论.　　2，研究了行为反应对具有潜伏性疾病传播的影响，在改进的SIS模型(SAUIS)和改进的SIR模型(SAUIR)中分别运用平均场方法和渗流理论推导疾病传播阈值和感染范围的理论公式.结合理论分析和实际的模拟发现，局域信息的意识行为反应无论对SAUIS模型还是SAUIR模型都可以明显增加疾病的传播阈值，减少感染范围.此外，无症状（U态）患者的存在使易感个体不能及时、准确的对疾病做出有效的行为反应，从而削弱了行为反应对疾病控制的抑制作用.令外，由于SAUIR模型的不可逆过程，行为反应对SAUIS模型疾病传播的抑制效果比对SAUIR模型的效果好.　　3，对本文工作进行小结，并对复杂网络上该课题的相关研究工作做出展望.