大型网络及其资源管理研究是近年来国内外物流与供应链管理、生产制造系统、计算机网络、物联网与云计算等领域中的一项重大研究课题。由于大型网络具有随机性、突发性、并发性、异构性与复杂性等重要特征,所以它们的理论分析具有较大的困难与挑战性。基于此,本文通过“仿生学”原理研究了单集群内的大型网络资源管理与多集群间负载调配模型的资源管理。针对这两类大型网络资源管理,本文构建了一种新型实时动态管控策略与机制,利用平均场理论提出了一种能够研究这种大型复杂随机网络的宏观计算技术,实现了大型网络及其资源管理的系统性能评价,从而可对大型系统进行合理设计与优化控制。首先,本文针对于单集群内的大型网络资源管理问题,给出了由超市模型、负载调配模型与公共资源调度相结合的一种新型实时动态随机模型,建立了无穷维系统的微分向量方程组,得到了系统固定点的非线性方程组及其计算方法,并用数值算例分析了系统中任意一个服务台的稳态平均队长与平均逗留时间是如何在这三种实时动态调控策略,由此实现了系统性能的有效改善。其次,针对多集群的大型网络资源管理问题,构建了多集群间负载调配模型,给出了由超市模型、负载调配模型相结合的一种实时动态的随机模型;同时运用平均场理论方法建立该模型的常微分方程组;运用鞅极限理论分析了系统的渐近独立性,得到系统的固定点算法,并对系统性能进行了数值实验分析。最后,本文以秦皇岛港中煤泊位与装船管理为实例,结合单集群内的大型资源网络的管理机制,从到达率和调配率两个角度,对港口煤炭运输的资源网络系统进行了数值实验分析。本文的研究结果对于研究大型网络及其资源管理以及它们所形成的网络动力系统等重要问题提供了一种有效的宏观计算技术;同时本文的研究方法也能够用于处理更加宽泛的实际领域中的大型网络资源管理问题。