从古至今,疾病传播对人类的健康生活构成了严重威胁。伴随着科技的发展,生活节奏的加快,人群的集中密集等因素,为当下疾病传播创造了越来越好的环境条件。因此,分析和研究疾病的传播机制对疾病传播预测和进行有效控制具有重大意义。然而,传统的疾病传播模型是建立在均匀的传播群体当中,并没有很好的描述现实社会中具有异质性群体中的传播过程。伴随着复杂网络理论的兴起,即利用网络中的节点表示传播人群的个体,而网络中的连边表示传播人群中各个体之间的相互联系,可以进一步模拟和分析疾病传播机制并且更具有现实意义。本文在以往研究单个疾病问题的基础上,利用复杂网络中的多层网络模型对外界媒体信息、个体行为习惯、多个疾病交互三个生活中常见的情景进行了深入研究,分析了它们对疾病传播造成的影响。同时,利用马尔科夫链、平均场理论以及蒙特卡罗模拟等方法,对疾病传播动力学行为进行了分析。并且通过计算机程序仿真验证了这一过程,为疾病传播多种环境下的有效控制给出了更好的前景。首先,研究了外界媒体信息对疾病传播的控制作用。通过建立复杂网络多层网络传播模型。其中,网络的上层为UAU(Unaware不具有信息-Aware具有信息-Unaware不具有信息)信息传播层,表示个体通过社交软件或者大众媒体等途径获取疾病预防等信息的虚拟网络层,进而从不具有预防信息的普通个体Unaware状态转换为具有疾病预防信息的Aware状态。而网络的下层为SIS(Susceptible易感-Infected已感-Susceptible易感)的疾病传播层,表示个体通过实际生活与疾病源或患者进行物理上接触的关系网络,进而从健康个体Susceptible状态转换为感染个体Infected状态。由于生活中人们的虚拟接触并不和实际物理接触相同,因此这两层网络的链接并不一样。但是网络中的节点却是相同,代表着同一个体。利用平均场理论分析了该情景下的疾病传播阈值,结果显示疾病传播过程中预防信息的传播有着重要的控制作用。其次,研究了外界媒体信息和个体行为对疾病传播的控制作用。在外界媒体信息对疾病传播的基础上,进一步考虑了个体行为习惯对疾病传播的影响,如人的社会性与趋利避害等行为因素。通过多层网络模型,引入了个体的活跃Active和不活跃Inactive两种状态。其中,活跃状态的个体将保持所有与周围邻居的链接,而不活跃的个体只能够保证与活跃状态个体的链接。通过这种链接的改变,对信息与疾病传播的过程造成了影响。利用平均场理论分析,计算出了疾病传播的临界阈值,并且通过计算机仿真验证了理论推导的结果,为具有个体行为和外界信息条件下的疾病传播给出了新的视觉方向。再次,研究了疾病交互影响对疾病传播的控制作用。利用外界信息与疾病传播的多层网络模型,将信息层转换成了另外一种同类别的疾病。两种疾病同时传播在同一个群体当中,通过宿主相互影响各自的传播进程。由理论分析得到的传播阈值,结果显示一种疾病的传播受到另外一种疾病爆发程度的影响。通过程序模拟,重点讨论了疾病之间相互促进和疾病之间相互损害两种相反的传播情景。最后,研究了疾病交互影响下具有个体行为对疾病传播的控制作用。根据疾病交互情景下的传播模型,引入了个体行为习惯。同样,经理论推导出了这种情景下的疾病传播阈值,并由程序模拟进行了验证。结果显示,个体活跃度在疾病交互情景下起到了很好的延缓和加速疾病传播的作用,为以后对疾病交互情景和个体行为的进一步研究铺垫了道路。综上,本文很好的利用复杂网络多层网络模型研究了现实生活中不同情境下疾病的传播问题。该模型可以很好的运用于生活中类似的传播系统,比如:舆情控制、广告营销、互联网+等,均可以为其寻找最优的管理策略,保证传播管理的效用最大化。