传染病在人群中的流行和博弈演化中策略的选择,都可以看作是服从某种规律的网络上的动力学行为,如何去描述这种行为,寻找对该行为进行有效控制的方法,一直是科学家们共同关注的焦点。本文在阐述复杂网络基本理论的基础上,主要研究了三个方面的内容:首先对于网络上的疾病传播,在验证了网络的平均度的增加不利于病毒传播的控制之后,从不同的个体具有不同的抵抗力出发,提出了基于节点度大小和基于个体抵抗力的两种不同的免疫策略,结果表明采取前一种策略能更有效的抑制病毒的传播;其次研究了网络上的演化博弈,通过经典博弈模型在改进的无标度网络中的合作演化,验证了网络的异质性对合作的促进作用,然后提出了一种新的公众博弈模型,其采取的多样化的分配资产方式有利于促进合作;最后以面向对象编程的思想设计并实现了“网络拓扑模型构造器”,通过设定网络参数,生成基本网络拓扑结构,并分析网络的度分布特性。