近年来，随着小世界网络和无标度网络的发现，越来越多的研究人员投入到了复杂网络的研究中。复杂网络广泛存在于自然界和实际生活之中，我们常见的复杂网络有互联网、神经网络和生物网络等。而对复杂网络的研究涉及到很多交叉的学科，如非线性理论，控制理论，图论。复杂网络可以分为有向复杂网络和无向复杂网络。对复杂网络的控制包括全局控制和牵制控制，全局控制是指对所有节点施加控制，牵制控制是指有针对地对网络中少数关键节点施加控制。对于无向网络，已经有多种控制方法和被控节点的选择方式，比如选择网络中的度数最大的节点进行控制，选择介数最大的节点进行控制，以及局部介数中心控制算法。现实中的大部分网络是有向的网络，由于有向网络的邻接矩阵是非对称的，出现了很多区别于无向网络的特点。本文将从这些不同的特点出发，研究有向复杂网络的控制。本文以常见的有向网络模型作为研究对象，给出了网络满足耦合强度条件时的牵制控制策略以及不满足耦合强度足够大时的牵制控制策略，并通过状态反馈控制方法，用陈氏混沌系统作为网络中的节点模型，模拟复杂动态网络的同步控制。全文可以分为如下的几个部分：第一部分简要的介绍了本文的研究背景和意义，并对无向复杂网络和有向复杂网络的研究历史与现状进行了一些说明。第二部分介绍了常见的复杂网络模型和节点模型，然后给出了复杂网络的动态数学模型，并说明了复杂网络同步的概念。第三部分针对有向复杂网络的能控性，即被控节点的选择做出了分析，给出了耦合强度足够大时的牵制控制策略，说明了该策略的具体实现方法，并和常用的控制策略进行了一些比较，最后用陈氏混沌系统作为节点模型进行了仿真验证。第四部分分析了在网络分割的牵制策略下，网络的参数以及拓扑结构对控制效率的影响。第五部分给出了网络不满足耦合强度条件时的牵制控制策略，并以陈氏混沌系统作为节点模型进行了仿真验证。最后一部分对文章做了总结。