随着计算机技术的不断发展,我们逐渐认识到复杂网络与我们的关系也越来越密切。它不仅体现在军事的指挥控制上,还表现在我们与身边人的联系上。因此正确的理解复杂网络结构特征,在网络优化中将会对数据资源的分配与调用变得更加合理,在这个基础上搭建所需要的复杂网络模型。科学的认知网络体系结构,对复杂网络模型进行科学有效的评测就成了当下需要解决的问题。根据复杂网络的各自结构特性,对选取的关键指标进行赋权计算,最终依靠权重的大小来反映复杂网络的综合效能。本文以网络评估的主观赋权法和客观赋权法为框架,融入组合赋权法的思想。首先根据待评测的复杂网络拓扑结构特征,介绍复杂网络的基本特点和性质。对评估复杂网络体系指标的选取方法进行说明,介绍四种常用的复杂网络。规则网络、小世界网络、BA无标度网络和随机网络。把这四种复杂网络作为待评估的案例,然后通过列举一些主客观赋权方法,分析这两类方法在评估时各自的优缺点。最终选取主观赋权法中的层次分析法和客观赋权法中的熵权法进行组合,并对组合后的方法采用离差函数和最小二乘原理进行优化处理。本文在研究复杂网络拓扑结构的基础上,通过鲁棒性、适应性、可靠性和品质因素这四个方面对复杂网络进行效能评估。最后的结果发现通过组合赋权法得到的评估结果与客观实际相符,说明该评估系统科学有效。不仅综合了主客观赋权法的各自特点,也同时避免了这两种方法所带来的评估缺陷。最后,通过MATLAB和Visual Studio 2010软件进行了相关评估的计算机实现,完成对复杂网络模型的评估。