现代社会的正常运转离不开基础网络，一旦这些基础网络(如通信、交通、能源等)发生故障甚至瘫痪，势必会给生产生活造成严重影响及后果。在过去，科研学者运用复杂网络理论研究的对象多数是孤立网络。事实上，随着经济技术发展，基础网络之间的相互依赖关系变得更加明确也愈发密。这些存在相互依赖关系的网络构成相依系统，例如供电网络提供通信网络必要的电力支持，通信网络控制供电网络的信号传输。网络间的相互依赖关系可以提高整体效率，同时也给整个相依系统带来更大程度的脆弱性。因此，为了有效应对和及时控制事态的恶化，对相依系统鲁棒性问题开展深入全面的研究就显得尤其重要。
　　当前研究最广泛的理论模型是Buldrev等人在《Nature》中提出的相依网络模型(interdependentnetworks)。在文中，作者基于渗流理论提出级联故障模型，并通过研究发现相依网络遭受随机故障时，只需少数失效节点就可令其彻底崩溃，而更广的节点度分布只会降低网络鲁棒性。这些新发现掀起了研究相依网络鲁棒性的热潮。国内外学者通过研究发现，增加耦合强度会加剧相依网络脆弱性，但可以通过提升网络内的节点平均度来提高网络鲁棒性。针对典型相依网络模型中节点一对一的依赖关系。同时，合理利用有向依赖关系中的出度和入度能够避免有向相依网络发生崩溃。当结构特征相似或迥异的节点间建立耦合连接时，度度负相关会加剧网络脆弱性，大度数或高聚类的节点建立耦合关系则增强网络抗毁性。另外，子网络结构相似程度越高，网络就越健壮。最近研究进一步发现，依赖关系会受空间距离、聚类构型和地理区域等因素的影响，极大地促进了该领域的深入研究与发展。
　　相依网络对于理解现实世界中多个基础网络相互依赖协同运转的机理具有重要的理论意义和指导作用。然而，多数相关研究考虑的都是相依网络中子网络规模完全相等的对称情况。事实上，受现实等客观因素的影响，子网络规模不相等的相依网络更具有现实性和普遍性。本文以ER随机网络和SF无标度网络为基础，首先通过定义参数μ来量化相依网络中的非对称性，提出并构建非对称相依网络模型。其次，基于渗流理论的级联故障模型，仿真研究参数μ对遭受随机故障时网络健壮性的影响。接下来，对比分析同配耦合、异配耦合以及随机耦合模式在非对称相依网络遭受故障时的抗毁性表现。最后，对比分析不同的节点保护策略在非对称网络遭遇随机故障时的抗毁性表现。仿真结果表明：非对称相依网络遭受随机故障时存在一阶相变(μ＞20)，其网络健壮性随着非对称程度的增强而减弱；而增加网络内节点平均度能够起到增强非对称相依网络健壮性的作用；另外，当μ＞1时，网络规模偏大的子网络中大度节点与规模偏小的子网络中任意节点建立耦合关系，能够提高网络抗毁性，但网络规模偏大的子网络中小度节点与规模偏小的子网络中任意节点建立耦合关系，将会降低网络健壮性。最后，在节点保护方面，对规模较小网络的大度节点进行集中保护能够有效抑制级联在相依网络间的传播，提高网络健壮性，是保护网络完整性时一种较为有效的方式。