复杂网络研究是复杂性科学的一个重要分支,它为复杂系统研究提供了一个全新的视角。近年来,随着真实网络中的一些普遍性质,如小世界、无标度特性的发现,引起了科学界对复杂网络研究的广泛兴趣,使之成为一个跨学科的新兴研究热点。同样的,在军事领域,利用复杂网络研究的最新理论和成果,研究信息时代的网络化战争,正在受到越来越多的关注。由于战争的复杂性本质,战争系统具有不可简约性,不能用传统的还原论方法研究。针对军事领域以指挥控制组织为实例的作战系统评测难题,本文主要尝试利用网络拓扑来抽象和描述作战系统,研究作战网络的优化方法及其作战效能的评估方法,以此为部队合理构建作战指控系统提供有效的建议。第一,本文简要阐述了复杂性与复杂网络的关系,复杂网络的研究概况及其在军事领域的研究现状,指出使用网络分析方法研究战争复杂性的重要意义。第二,讨论了可用于作战系统建模的几种典型复杂网络模型,包括:规则模型、随机模型、小世界模型、无标度模型,从平均路径长度、聚类系数、度分布等方面,分析了这些模型的特性。用MATLAB语言实现了一个简化的BA网络模型,重点考察了模型的无标度特性。第三,研究了军事系统的网络化建模和分析方法——FINC方法。指出该方法主要是一种线性分析方法,考虑战场环境和作战系统中的非线性因素,对其提出了合理的改进。并将改进后的方法用于静态军事组织模型的拓扑结构优化和系统效能分析。第四,将FINC方法的基本思想运用于作战仿真场景的构建,提出4种典型的C~4ISR系统拓扑结构模型,分别为:集中式模型、分布式模型、信息共享集中式模型、信息共享分布式模型。将对目标的毁伤效果作为评测指标,用多Agent仿真软件MASON对4种模型的效能进行了比较测评。通过对实验结果的比较与分析,得到合理构建军事指控组织的启示。