为研究复杂网络在遭遇随机故障或蓄意攻击时的鲁棒性,对复杂网络在失效节点概率传播模式下的级联失效模型进行构建,揭示失效传播的动态演变过程。模型考虑了节点具有的重复失效特点,并定义由剩余有效边和节点表征的网络综合鲁棒性指标。在此基础上,设计概率恢复(R)和迭代次数恢复(T)两种失效节点恢复策略,并研究级联失效模型在ER、WS、NC和BA四种网络拓扑结构下的恢复鲁棒性。仿真结果表明在概率恢复策略下,由于节点重复失效的概率随着失效次数递减,因而随着恢复率R的增大节点的恢复能力相应增强,并有效地降低了级联失效的规模,从而使整个网络具有较好的恢复鲁棒性能;在迭代次数恢复策略下,网络综合鲁棒性指标在级联失效过程中随着参数T值增加到一定阈值,呈现出突变现象。在上述研究的基础上,提出关联供应链网络的级联故障模型,研究关联网络在遭遇随机故障或蓄意攻击时的鲁棒性及其优化与控制。建立双层供应链网络模型,采用?、?、(37)、?等可调参数对网络模型中节点的负荷、风险阈值、节点间紧密程度进行描述。针对网络P提出紧密程度分流策略而网络L采用概率分流策略,由于关联网络采用的分流策略不同,通过构建层间关联函数对网络中同位节点进行比较分析。在可调参数控制下,初始化移除单个故障节点和一定比例故障节点两种情况时对供应链网络的鲁棒性能进行数值仿真与分析。提出一种免疫优化策略,即当节点遭遇外界攻击或系统故障时表现出对风险具有较强吸收能力的健壮性,仿真分析采用优化策略前后网络的鲁棒性能。