互联网作为一种典型的大规模复杂网络,对其宏观拓扑结构的特征分析及建模研究是目前研究的热点问题,受到学术界广泛关注。近年来,人们在该领域的研究取得了长足的进展,然而面对庞大且复杂的互联网,研究人员不能仅仅停留在单纯对技术细节的追求上,同时还要关注网络的宏观拓扑结构。只有对拓扑相关特征量及其相互联系进行深入的了解,才能更好的建设与发展互联网。对Internet耗散结构及动力学行为的分析及建模研究,可以帮助人们更好地理解Internet拓扑结构以及基础架构的特点,这对下一代互联网络的设计与实施,及Internet相关的性能研究都将产生巨大的促进作用,具有重要的意义。本文首先对CAIDA (The Cooperative Association for Internet Data Analysis,互联网数据分析合作协会)2009年1月到2011年12月三年间的实测数据进行预处理及修正,通过统计网络拓扑的常规特征量的演化情况及单个节点的特征属性,对网络的拓扑结构有了整体的深入了解。互联网是由小部分核心节点及大多数叶子节点组成,随时间的演化,网络规模小幅增大,“热”节点的重要性减弱,网络趋向于扁平化,网络的鲁棒性增强。从整体特征量的时间演化过程可以清晰地看到宏观结构的变化及其内在连接机制,找到网络特征量有明显“突变”的节点。其次,按k-核解析的概念,将网络进行层次划分。以核数及其动态变化为主线,重点分析层的连接分布及动态变化,发现网络核数逐渐趋于稳定,各层同样存在幂律特性和明显的自相似性。对网络变化起主要作用的是层间连接变化。着重对层间动态变化进行研究,发现最低层节点连接边数占整体的比例随时间变化呈现明显的“V”型波动,这一现象是后章提出小涨落系数提供了主要依据。再次,重点针对突变时间点的层次性进行分析,发现连接比率差值存在周期性的变化,呈现“振荡-平稳-振荡”的规律；突变时间点均处于波动期向稳定期过渡的时刻,网络整体结构的跳跃性变化是一段时间的“小涨落”堆积而成的总和；突变发生时,网络结构产生调整,层间连接比率差值缩小,网络趋于稳定。网络在自我增长过程中,通过结构代谢和自复制过程,不断地平衡由宏观拓扑结构的变化所形成的小的涨落。但如果小涨落产生的误差不断地放大,就会对Internet的宏观拓扑结构产生明显的影响,反映在网络特征量的跳跃性变化。“突变”产生之后,连接比率差值减小,网络趋于稳定。接下来,提出适用于量化Internet网络稳定程度的标准结构熵概念。随时间的演化,作为互联网稳定程度指标的熵缓慢增加,网络中节点的冗余连接减少、依赖性减弱,节点倾向于跨越结构洞去接触非冗余的信息源。高度值节点跨越更多的结构洞,更多的接触到非冗余信息资源,占据优势地位。网络自适应地向优化、高效的状态过渡。分析形成耗散结构的五个必要条件,得出互联网的演化规律完全满足耗散结构的形成。通过前几章的分析结论,采用放大层间连接比率差值的办法来量化突变产生可能性的特征量——小涨落系数。利用真实拓扑数据进行实验,得到的结果验证了小涨落系数定义的准确性。最后,介绍及比较了现有几种经典模型的优缺点；以PFP模型为基础,考虑到模型在核分布上与真实网络差别很大的情况,通过继承其基于新节点和内部边两个方面的交互增长、非线性优先连接的建模机理,拟合Internet实际Ark数据的新生、死亡节点的连接选点公式,提出一种新的建模方法。仿真实验表明,该模型在多个主要统计量方面都体现出与实际互联网相近,在保持了网络幂律特性的同时,更好的体现核分布的相关特性,并能够较好地体现互联网AS级拓扑的小涨落特征。该动态建模算法可重构Internet的网络演化过程,并在层内部连接特性上优于经典的PFP模型。