异质网络模型是对众多基础设施异质特性的概括，对其脆弱特性的研究有利于更加高效地发觉基础设施中意想不到的薄弱环节，针对其薄弱环节加强防护，从而提高整个基础设施的稳定性与抗毁性。故障传递演化的内在机理是异质网络变得脆弱的根源，经典的级联失效模型没有考虑节点负载状态的变化，不能实时地依据节点状态进行负载重分配。本文以构建基于异质网络的级联失效模型为基础，在引入基于节点状态演化的负载重分配方式的基础上，提出基于此级联失效模型的节点重要性评估方法，使用三种典型失效方法从不同侧面对异质网络的脆弱特性进行全面的分析，在脆弱性分析结果的基础上，找出了异质网络的健壮性参数，然后基于此健壮参数，对节点重要性排序结果进行效果分析。论文的主要工作和创新点：　　（1）提出基于马尔科夫过程的异质网络级联失效模型。　　在总结基础设施异质特性的基础上，提出能够反映其异质特性的异质网络模型。之后引入马尔科夫过程理论对异质网络级联失效过程中节点和连边所处的状态：初始状态、故障积累状态、失效状态以及相应的状态转移过程和触发原因进行形式化建模，使异质网络的级联失效过程得到形式化表示。　　（2）提出基于节点状态演化的重分配模型以及节点重要度评估方法。　　在上述异质网络级联失效模型的基础上，提出了一种能够实时跟踪节点负载状态，继而根据节点状态来重分配节点负载的重分配模型，并基于美国航空网络对其参数进行分析，同时基于上述负载重分配模型提出节点重要度的评估方法，根据重要度排序结果对节点失效产生的级联失效规模进行验证。　　（3）基于提出的负载重分配模型及重要度评估方法对异质网络进行脆弱性分析，对其级联失效的内在机理进行实验探索。　　在给出异质网络级联失效脆弱性测度的基础上以四种典型的异质网络为实例，应用三种失效方式分别对这些网络上的级联失效过程进行脆弱性分析，在找出使得基于这种新的负载重分配方式的网络具有更高健壮性的参数的基础上，使用重要度评价方法对这些网络进行节点重要性排序，同时对排序结果进行效果实验。