自上世纪末以来,随着计算机技术的提高和互联网的逐步发展,有关复杂网络的研究取得了巨大的进步。与传统学科相比,复杂网络是一个新兴的领域,已经吸引了不同学科的学者们对现实中普遍存在的各种复杂系统中的现象和机制进行探究。通过数据分析、模型构建、数学理论推导和数值模拟等方法分析和研究相关课题。其中流行病传播和信息扩散这一课题已经成为复杂网络领域中重要的研究方向。在现实世界中,流行病的传播机制十分复杂,流行病的扩散会受到个体意识的影响。一旦个体获得流行病的相关信息成为有意识个体,就会对该流行病采取一系列的干预和预防措施,降低自身被疾病感染的风险。同时,在实际生活中,一种流行病传播的同时往往伴随着其他传染性疾病的传播,因此有必要研究多种流行病共存的传播过程。根据流行病传播过程受到诸多影响的启发,本文提出了一个多重网络模型,利用微观马尔可夫链方法和蒙特卡罗数值模拟研究了具有竞争关系的两种流行病与传递预防意识的信息传播过程的共同演化。前者代表生物抑制效应,后者代表社会抑制效应。我们的研究表明,当这两个抑制性因素同时起作用时,它们对流行病传播的共同影响并不一定是抑制的,甚至可能促进流行病的传播。文中对这一现象进行了详细的分析,解释了此现象出现的内在机制。我们希望此项研究工作能够为多种流行病同时传播的复杂情况下制定控制疫情传播的策略提供有益的启示。本文首先简单介绍了复杂网络的相关背景和基本概念,然后回顾了流行病传播动力学的研究历史,接着介绍了流行病与信息耦合传播动力学的研究进展以及多重网络上的共同演化的流行病的传播模型,并且展示了多网络上流行病传播和信息扩散的共同演化机制的研究结果,最后对本文的研究内容进行了概括性的总结。