复杂网络在现实世界中处处存在,它是由数量巨大的节点以及连接节点之间的边构成的,且每个节点可以有复杂的动力学意义,节点之间的联系方式也是多种多样的.如神经网络中,神经细胞就是节点,连接细胞之间的神经纤维就当作边.其中每个节点是一个基本单位,这些节点状态不仅取决于自身的动力学性态,同时取决于网络的拓扑结构.同步作为大量动态节点间相互作用导致的涌现现象,是复杂网络中重要的动力学行为之一,近年来已成为网络科学中的研究热点.现实生活中,由于节点间信息传播速度的限制和节点接受信息时反应延迟,复杂网络中常常存在时滞并且对同步行为有着重要影响.本学位论文主要讨论了三类带有时滞的复杂网络的同步问题.其研究工作主要为:首先,对一类同时具有系统时滞和耦合时滞的复杂网络的同步问题采用脉冲控制的方法进行了研究,即只在脉冲时刻对网络节点施加控制并将其同步到一个齐次解.利用李雅普诺夫稳定性理论和改进的比较原则,在理论上经过严格证明给出了该类网络实现指数同步的充分条件.与此同时还给出了无时滞网络,或只具有系统时滞或耦合时滞的网络指数同步的条件.接着,基于随机牵制控制策略讨论了在噪声干扰下同时具有时滞耦合和非时滞耦合网络的均方簇同步问题,网络中不同簇之间的节点动力学性态不同,运行环境中噪声的影响以及网络中节点间的耦合是非线性的,通过引入Bernoulli随机变量,所有控制器均以不同概率对该网络实施控制.根据Lyapunov稳定性理论和随机分析理论经过严格推导得到该网络实现均方簇同步的条件,并用具有不同混沌系统动力学的两簇网络给予数值结果来检验理论结果的正确性.最后,我们考虑了一类耦合节点之间有脉冲影响的带有非时滞和时滞的非线性耦合复杂网络的同步问题,利用牵制控制策略,只对该网络中第一个节点实施反馈控制,通过调节反馈控制增益实现网络的全局指数同步.基于脉冲时滞微分不等式和稳定性理论得出该网络同步的充分条件,所得结果表明脉冲和网络拓扑结构对该网络的同步影响较大,推广了现有研究中的相关结果.