复杂网络是由错综复杂关系的大量节点构成的网络,具有足够复杂的拓扑结构特征。现实世界中有许多符合复杂网络系统特征的网络。本文基于复杂网络和无标度模型,对无线自组织网络和交通运输网络进行拓扑控制研究,主要研究成果如下：(1)基于无标度网络特征,发现无线自组织网络自身的通信机制等具有复杂特性,但幂律特征不明显。为构造无标度网络,引入并设计无线多射频节点,为网络提供一个满足无标度特征的可能性。仿真实验表明部分多射频节点可以有效建立长程连接,从而使无线自组织网络提高吞吐量、增加连通性等。(2)复杂网络比一般网络具有更强的容错性。对于(1)中构建的无标度网络,多射频节点具备无标度网络中“重要节点”的特征。以网络异质性为切入点,研究了无标度网络结构熵与度分布指数以及之间的关系,进而提出了流和加权网络结构熵等概念。同时,对无标度网络的重要节点进行量化与评估。(3)为通过实现全局的拓扑控制而提高无线自组织网络拓扑结构的鲁棒性,综合主动与被动的拓扑控制方法、微观节点层面与宏观系统层面,设计并提出基于多射频无标度网络的拓扑控制策略。该控制策略以网络全局的连通等为性能指标,通过单个节点与网络系统行为来优化网络拓扑结构。仿真实验表明,该控制策略提高了网络连通性,降低了平均路由长度。(4)以对整个网络系统的管理与控制需求为主线,考虑一个一般性的目标区域覆盖问题,将其归结于一个多目标非线性规划模型。利用多射频节点组建一个自组织无标度网络,结合此网络节点及网络系统特性,提出虚拟力导向的小生境蚁群优化算法。进而从全局角度考虑一种控制策略,使虚拟力作用按既定的约束与小生境蚁群优化算法实时更新,从而优化控制链路,达到覆盖控制的目的。(5)路网中的交通事件的演化是“局部之和大于整体”的典型表现,是一种复杂系统的涌现过程。为阐明其机理,构建了交通事件要素网络,提出了安全评估模型框架。在此框架下,结合(2)中关于网络结构熵的理论,定义了面向交通事件的安全评估网络安全熵和网络结构熵,进而提出了对于交通事件的评判与控制模型,为从宏观上对交通事件的预测与控制提供了理论依据。(6)面向移动互联(车联网)、资源合理分配以及交通运输行业监管与服务业务需求,提出了基于路网交通流的多射频车联网拓扑控制策略。在车联网环境中应用了多射频节点设计与自组网拓扑控制以及虚拟力导向的小生境蚁群优化算法,设计了路段组网与维护流程。基于该流程,构建了面向复杂路网的车联网拓扑结构,提出了相应的控制策略。通过仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。