本文的主要工作是基于复杂网络的传染病突发事件应急管理研究。传染病对人类的影响显而易见，严重时可以威胁生命，传播流行则可能引起全社会的恐慌和动荡。在厘清传染病发生机理、传播规律的基础上制定合理的传染病疫情预防和控制策略，具有十分重要的理论价值和实际意义。人与人之间形成的社会接触网络是复杂网络。以往有关研究一般假设接触网络是静态的，而实际的社会接触网络的结构会受到个体获取信息行为改变的影响而发生变化，传染病是在动态社会接触网络上的传播。本文采用了传染病动力学模型，用数学分析的方法推导了网络结构变化快慢对传染病传播的影响，得到了社会接触网络上的结构变化对传染病传播的影响可以等效为疾病传播概率的改变这一结论，则传染病在动态网络中的传播可以等效为在静态网络中的传播，不同的只是传播概率的改变。这为研究传染病传播过程提供了新的思路和方法。运用基于多Agent的建模与仿真方法将复杂系统中各因素纳入到一个统一的传播模型框架之中来理解传染病传播的规律，为传染病防控提供了一个全新的研究视角。本文将复杂网络与Agent的建模与仿真方法相互结合，提出了基于Agent的传染病在复杂网络上的防控仿真总体框架，在NetLogo平台实现了对防控策略措施的模拟仿真，并对结果进行分析和效果评估，为传染病突发事件的有效应对提供了有价值的决策参考。在制定应急响应策略和措施后管理者还将面临如何在最短时间内有效提供相关应急资源和服务，完善的、及时的应急资源保障可以大大降低事件造成的损失。本文根据传染病突发事件的应急需求，对“最后一公里”应急设施服务点选址问题进行了描述和建模，并提出一种混合智能群体算法对模型进行求解，取得了较好效果，给应急管理者准确、快速的决策。最后基于传染病突发事件的传播，本文围绕传染病突发事件、承载体、应急管理三者相互影响、协同制约的关系构建了传染病突发事件应急管理综合框架，并逐步探讨提升传染病突发事件应急管理能力的对策建议。本研究最终目的是为传染病突发事件应急决策及政策制定提供新思路、科学依据和方法参考。