网络广泛存在于自然和社会中,从生物体中的大脑结构到新陈代谢网络,从Internet到WWW,从电力网络到四通八达的交通网络,从科研合作网到各种政治的、经济的社会网络等举不胜举.对复杂网络的动力学研究已引起了不同学科的关注和重视,作为能解释许多自然界中的协调性行为基础的同步现象,由于其理论挑战性和广泛的应用已成为复杂网络研究的热点之一.本论文利用现代控制理论中的牵制控制、间歇控制、脉冲控制等控制策略,结合复杂网络理论、动力系统理论等相关理论研究了几类动态网络的同步问题,并建立了移动脉冲振子网络模型和讨论了其同步机制等问题.其主要工作为:首先,将现有同时具有无时滞和常时滞线性耦合的网络模型拓展到同时具有非时滞和时变时滞的非线性耦合的网络模型,并通过对网络中部分节点实施线性反馈控制,利用M矩阵工具在理论上得到了此网络达到同步的条件,并推广了现有的结果.为了获到尽可能小的耦合强度,将其看成时间的连续可微函数,设计出较为合理的自适应律,得到了在尽可能小的耦合强度的条件下实现该网络的同步,并利用相应数值模拟实验检验所得同步条件的有效性,由数值模拟所得的结果显示此耦合强度小于理论耦合强度.接着,考虑到噪声无处不在,在本文的第四章讨论了一类有时变时滞和随机噪声的复杂网络的均方指数同步问题,该网络中的节点动力学和节点间的耦合以及随机噪声均含有时变时滞.运用控制成本较低的周期间歇控制方法,即只对该网络中部分节点在每一固定周期时段的部分时间实施控制,利用随机微分方程中的相关理论、线性变换技术、线性矩阵不等式等,理论分析得到该网络实现均方指数同步的条件,此条件表明在周期间歇控制策略下该网络达到指数同步不仅依赖于网络的拓扑结构、时滞等网络参数而且与周期长度、牵制节点数目、控制时间长度等密切相关.并以2D混沌时滞神经网络为节点动力学的网络进行数值实验来验证所得条件的正确性.随后,现实网络中节点的连接关系是随时间而不断发生改变的,即网络的拓扑结构在运行中是不断变化的,基于此网络运行特性将上述的网络模型推广到更符合实际的有时变时滞和随机噪声的Markov切换拓扑的复杂网络模型,并对其同步问题进行深入研究.在第五章对该网络中的部分节点实施线性反馈控制,更进一步在第六章们采用了脉冲控制的策略,其主要优点是所施加的控制只是有时间间隔的瞬时发生,这样就大大降低了控制成本.两种方法中我们设计了较为简单的Lyapounov泛函,利用随机微分方程的稳定性理论、It?积分算子理论、脉冲控制理论等在理论上严格证明了该网络在一定条件下可以达到均方指数同步.所得到的结果将现有相关工作进行了推广,并对两种控制策略所得到的结果从理论和数值上进行了比较.此外分别以2D混沌时滞神经网络作为网络节点动力学和在三个拓扑结构间切换下的网络数值结果验证了所得到理论.最后,本文结合到现实网络中节点移动能极大提升了网络的性能的特点将现有脉冲耦合振子网络推广到移动耦合脉冲振子网络,并受到运动的萤火虫同步闪烁的启发,对移动脉冲耦合振子网络的同步问题进行了深入研究.首先综合现有主体运动规律和脉冲信号发射前后振子状态变化规律,建立了移动振子网络模型;接着对该网络模型的振子间脉冲同步性进行了详细的分析,将现有关脉冲振子网络(固定拓扑的全连接网络)的同步结果在理论上推广到移动脉冲振子网络(网络的拓扑结构为时变连通)的情形,为相关工作提供了理论依据;在此基础上,以应用广泛的Peskin模型作为网络中振子的动力学,给出了移动振子网络达到同步的一些数值结果,得到了振子移动速度对该网络同步的影响,说明振子的移动有利于网络同步,并进一步揭示了网络的同步时间与系统参数(通信半径、振子的移动速度、脉冲信号的强度等)间的规律;最后以一定参数值的移动无线传感器网络为例进行数值实验,结果表明该网络运行一段时间后可以达到时钟同步,这不仅检验我们所提出模型的有效性而且还验证了理论分析的正确性.