随着物流行业的发展,各类服务平台的出现导致物流服务已经成为了由实体网络、信息网络和经济网络等多方面构成的综合实体,其运作机制和内部结构已经不再仅限于物流实体设施。而计算机、互联网以及大数据技术的不断进步,为物流综合实体的高效运行和快速发展提供了有力支撑。当然,随之而来的还有各类前所未有的问题与挑战。首先,物流网络在发展过程中,除了物流实体的规模不断扩大,实体与网络之间的关联关系也越发复杂,数据量级的不断增大为决策和控制造成了较大的困难;此外,快速发展的物流服务已经融入了人们的生产、生活中,而由于突发的风险所导致的延误、停滞等问题会严重影响运输效率,造成各类经济财产损失;最后,物流行业在发展过程中呈现出网络化的演化模式,其内部在受到区域经济、自然环境等因素的影响下,逐渐形成具备一定功能的社区结构,如何准确识别并分析其背后的形成机制也成为了当下研究的一大挑战。针对当下物流网络发展过程中存在的上述问题,本文基于复杂网络相关理论知识,通过文献研究、建模与仿真等多种方法,研究了物流网络的演化模型、物流风险因子的传播和物流社区划分,具体创新工作包含以下三个方面。（1）针对物流网络演化过程中,择优连接机制不仅仅受到如度值等的网络结构层面的影响,同时依赖节点内在特性的问题。基于BBV模型引入合作博弈下的利益分配方法,通过计算Shapley值量化节点间的信任度,以此作为节点质量,结合模型本身节点强度的影响因素,改进节点连接概率,使其契合物流网络节点连接的特性;同时针对物流网络中存在的物流扩散现象,设定节点度的阈值,通过DRE方法降低度值较大节点的度值。依据改进后的模型演化生成物流网络,使得演化后的模型更符合真实物流网络的特点。分析结果可知演化生成的网络符合幂律分布的特点,仿真结果表明改进模型的演化速率与真实网络变化趋势相同,从而证明建立的网络模型具有现实意义,在一定程度上可以反映现实物流网络情况。（2）针对物流网络中存在的风险因子的问题,本文基于物流风险内部和外部因素的考虑优化了Stackelberg模型,将市场价格变化造成的供需波动界定为物流服务中的风险因子,并定量分析了价格弹性系数和初始供货价格对于波动的影响。在此分析的基础上基于复杂网络中的传染病模型SIR,以物流网络的角度构建了风险因子的扩散模型,利用节点拓扑权重和供需波动改进了扩散的机制。通过在人工网络和真实网络中取不同参数模拟风险因子的扩散过程,讨论了在不同价格弹性系数和初始价格下风险的扩散结果,分析了模型的性能,并在真实物流网络中验证了模型的合理性和可靠性。（3）针对真实物流网络在演化过程中形成的具有特定功能的社区结构的识别问题,本文考虑了真实环境存在的实体节点对于物流的吸引力,提出了物流吸引节点和源节点的需求量计算式,并基于此改进了聚类算法中的相似度计算,在传统SCDA算法的基础上提出了本文基于优化相似性的社区划分算法。该算法根据节点之间的相似性划分社区,既不需要像传统算法提前知道社区的数量,也不需要社区结构很明显。在测试中具有更低的时间复杂度和迭代次数,在真实数据集的仿真结果表明,改进后的算法具有更高的划分合理性和分割精度。