大规模网络存储系统具有时间和空间的复杂性、存储事件的离散性、拓扑结构的动态性等特征。基于对象的存储系统具有一定的智能性和适应性,可抽象为一个时空离散的自治动力学系统。　　元胞自动机作为研究时空离散动力学系统的一种有效方法,可用来分析复杂网络环境下的对象存储系统数据流动规律,但其完全规则的拓扑结构与实际的复杂存储网络结构存在显著的差异。因此,在存储网络的整体结构上,建立了面向复杂网络存储系统的层次扩展元胞自动机理论分析模型,用来分析复杂网络存储系统中数据流动的规律。该模型综合了元胞自动机和层次拓扑模型的优点,将元胞自动机理论扩展到层次结构上,整个存储网络抽象为层次的分布式区域存储网络(Area Storage Network,ASN),更客观地反映真实的存储网络拓扑结构。因此,层次扩展的元胞自动机理论能更有效的用于研究复杂网络存储动力学系统的动态演化过程。根据传统存储模式(以NAS为例)和基于对象的网络存储模式的特点,利用此模型分别分析了两种网络存储模式中的数据流动规律,确定存储网络拥塞程度。在存储网络数据流动的过程中,根据模型确定各ASN的拥塞程度,定义各ASN中数据包的转发优先级。仿真结果表明,根据各ASN内数据包转发优先级来转发数据包,能够有效缓解存储网络的拥塞状况。　　利用层次化网络拓扑结构模型和基于元胞自动机的动力学分析方法,建立的面向复杂存储系统的仿真平台,可研究其内在的复杂行为机理和演化规律,为基于下一代互联网的复杂性存储系统的规划和调度提供理论支持。