随着科学技术的飞速发展和人类知识的急剧膨胀,人们所遇到和处理的系统越来越复杂。例如,航天飞行器结构、大规模传感器网络、大规模网络的信息传输和接收过程、生命科学、生态系统的繁衍演化与生物工程等。这些复杂系统的复杂性特征有：非线性、随机性、高维甚至无穷维、强耦合、多层次和不确定性等。复杂系统与复杂性科学被认为是21世纪的科学发展的前沿。它已成为物理学、工程学、生物学等多学科的共同研究热点。对于复杂系统的研究和理解,就能使人们从整体观点看待和了解复杂事物,从而对其实施影响、调控和利用。在过去几年中,由于通讯网络、互联网、大规模传感器网络、交通网络等应用的迅猛发展,信息网络成为复杂系统的一个受重视的研究方向。同时,生物网络的问题是复杂网络理论发生、发展的客观基础,也是复杂网络理论的核心归宿之一。生物网络的研究在迅速地发展,研究方法和形式是多种多样的。其中,基因调控网络是普遍关心的问题。本文,针对信息网络和生物调控网络中的两个复杂系统问题进行研究。在信息网络方面,本文具体研究无线传感器网络（WSN）的定位问题。这里也给出了一种新的基于Agent的range-free定位算法,称为弹性智能群体定位算法（Spring swarm localization algorithm, SSLA）。SSLA定位算法使得网络中的节点与其相邻的节点之间传递信息以及复杂相互作用,且利用节点这种局部的相互作用使各节点围绕自己的相对平衡位置作振荡运动；定位过程对整个网络节点运动外加一个控制使每次振荡振幅减少,最终以复杂系统涌现方式得到整个网络的节点位置信息。研究发现该定位算法具有较高的定位精度,定位精度能达到10%甚至更高,该定位算法能适用于较低锚节点密度的传感器网络；同时,该定位算法不依赖网络分布,定位算法简单、高效并且能适用于大规模WSN定位。在生物调控网络方面,本文具体研究：1、胚胎干细胞（ES）调控网络的双稳开关及鲁棒性；2、利用布尔网络方法研究p53基因调控网络。对于胚胎干细胞调控网络的双稳开关及鲁棒性的研究,本文建立了包含REST和miR-21及转录因子OCT4、SOX2和NANOG的调控网络的数学模型。分别研究了REST及miR-21对核心调控网络双稳开关的影响,所得结果很好地解释了相关文献的实验现象。研究也发现了当改变REST与niR-21的生成率系数或衰减率系数会引起双稳曲线的平移,并影响开关双稳区域的长度。同时,也指出相对miR-21,改变REST的生成情况对干细胞的分化和自我更新状态影响较为显著。在生物系统的进化进程中,鲁棒性是基本的性质,我们推测生物系统具有向最鲁棒方向进化的能力。对鲁棒性的研究能使人们进一步理解、推测生化调控网络的结构与功能。通过对胚胎干细胞核心调控网络的两种外部输入信号A与B发生综合效应时双稳开关的情况研究,结果表明,适当综合两种外部输入信号所得的双稳开关更加鲁棒。进而,也推测,对于两种外部输入信号A与B,信号A在维持胚胎干细胞正常的自我更新及分化中起主要作用,信号B在维持胚胎干细胞调控网络的鲁棒性中起重要作用。p53调控的基因在许多细胞过程,例如衰老、新陈代谢、自噬、血管发生及DNA修复中都发挥着重要作用。这些过程都与肿瘤形成相关,而p53具有肿瘤抑制子功能。对于p53的认识应用到临床中,会对相关疾病的治疗带来希望。然而,有效地将p53研究转换到临床仍是一个创造性的领域。对于p53基因调控网络,本文利用布尔网络方法进行研究。首先,本文提出任一个布尔网络的布尔矩阵压缩编码表示方法,并利用布尔矩阵压缩编码计算布尔网络的吸引子。其次,提出基于生化反应建立布尔网络分析基因调控网络的方法。然后,从各种已经的相关文献中总结建立p53基因调控网络的模型；并利用所提出的基于生化反应建立布尔网络分析基因调控网络的方法分析p53基因调控网络。我们所得的结果很好地解释了p53基因调控网络中的一些实验现象。同时,预测在p53核心调控网络中存在一个正反馈回路,其组成为p53P→XXXP→p53P。由于p53基因调控网络的重要性,对该网络的任何进一步的认识都可能对疾病的相关治疗,特别是癌症的治疗带来新的突破。当然,本文的结果需要生物学上的进一步实验验证。