控制复杂系统是很多领域所共同面临的问题之一。现实世界中存在的很多复杂系统,可以用复杂网络加以描述,如计算机网络、电力与交通网络、生物网络、经济与金融网络、社会关系网络。要保证这些系统的正常运作,就必须对整个系统进行控制。通过把复杂网络映射到线性系统上,利用二分图的最大匹配算法,将非匹配节点作为驱动节点,得到网络的一个最小驱动节点集,然后向驱动节点输入外部信号就可以实现对复杂网络的控制。基于网络的最大匹配,本文定义了交错相邻性和交错连通分支,并以此为基础进一步研究了复杂网络的可控性,主要包括以下三个方面的内容：首先,提出了枚举网络中所有驱动节点的算法。网络的最小驱动节点集一般不是唯一的,且枚举所有可能的最小驱动节点集是#P完全问题,但本文发现只需O(N1/2L)的时间就可以得到所有可能的最小驱动节点集的并集——所有驱动节点,与已有算法相比时间效率有了明显的提高。然后,给出了网络中交错连通分支的概念和构造方法。网络中存在三种交错连通分支：驱动交错连通分支、未饱和受控交错连通分支以及饱和受控交错连通分支。通过分析交错连通分支的分布情况,本文发现高平均度的网络中一定存在极大交错连通分支,进而得出了网络中出现双模模式的原因是网络中出现了不同形式的极大交错连通分支。进一步地,通过对极大交错连通分支的出现频率进行研究,本文发现随着平均度的增大,网络中的极大饱和受控交错连通分支会逐渐涌现,从而一方面导致了出度和入度分布相同的网络中集中控制模式的出现概率要大于分散控制模式,另一方面导致了出度和入度分布不同的网络中不只存在一种控制模式。最后,提出了新的模式判定方法和模式转换方法。针对已有模式判定方法的局限性,本文提出了一种基于交错连通分支的模式判定方法,并验证了该方法的有效性。由于目前还没有具体的模式转换方法,本文给出了一种基于交错连通分支的增边策略来转换网络的控制模式。该方法经过试验,可以通过极少的增边引起网络中大量节点的变化。