本文对无标度网络的研究可以大致分为三个密切相关却又逐层深入的方面：通过实证量化网络的统计性质；构建对应的网络模型来研究这些统计性质；在已知网络拓扑结构及其构建规则的基础上,对其抗故障能力进行预测研究。现实网络中存在着各种各样的复杂网络,如交通运输网,电力网,通信网,人际关系网等。对这些复杂网络中的经典无标度网络模型进行优化,增强其对相继故障的抵抗能力,对提高网络的鲁棒性及其抗故障能力具有很强的现实意义。因此,本文着重研究以下三个问题：首先,经典的无标度网络模型在全局范围内按照一定的概率选取节点进行优先连接,而现实网络很难做到这一点。为了解决这一问题,本文第二章在BA无标度网络模型的基础上,通过新增参数耦合系数和吸引因子来构建基于耦合系数的无标度网络模型,通过理论计算得出该演化模型的度分布,分析发现它具有更明显的无标度网络特性。实验仿真结果也表明,其度分布在服从幂律分布的基础上更具有平稳性和更广泛的适用性。其次,本文第三章进行了针对基于耦合系数的无标度网络遭遇随机攻击和蓄意攻击引发的相继故障问题的研究。在节点动态模型的基础上,采取崩溃节点上负载的局部择优并重新分配的原则,对比分析了随机袭击策略和蓄意攻击策略这两种策略下该扩展模型相对于经典的无标度网络模型中的全局相继故障现象,并研究了两种不同攻击策略在模型中的有效性。通过仿真模拟发现,如果将模型中的可调参数控制在一定范围内,袭击度最小的节点比袭击度最大的节点更易于导致网络中相继故障的发生,即表明了该扩展模型具有更强的鲁棒性。最后,通过几种中心化指标来对该网络模型受到攻击前后的拓扑结构变化进行研究。研究表明,无标度网络中存在着大量与整个网络的中心化程度以及中心节点有关的网络现象,如互联网的脆弱性,航空网络的节点之间不平等,交通网络的拥塞,以及如何降低蛋白质交互网络对集散节点的依赖以及抵御病毒在人体细胞网络中的传播等。实例分析表明,该扩展模型在攻击前后网络的拓扑结构没有发生明显变化,表明其具有更高的抗故障能力。