网络技术的飞速发展和网络业务的广泛应用使得网络结构愈发复杂,各项性能指标关系错综复杂,涉及数据呈大数据发展趋势,维护工作也随之呈爆发性增长,这一切都对复杂网络的运行质量和安全提出了更高的要求。对该类网络进行实时探测、数据分析是解决这一难题的重要手段。由于自然资源部北海分局海洋监测管理网络具有多种网络并行、网络状态复杂、节点众多、实时性要求高等特点,是典型的复杂网络。因此,本文以该网络为基础,研究复杂网络的路径优化、状态扫描与数据分析问题,主要内容如下:第一,介绍了国内外海洋监测管理网的发展背景,并从网络结构、监测手段两方面论述了其发展现状及重要意义。第二,针对规模庞大、结构复杂、实时要求高的复杂网络,研究基于网络扫描和探测路由的路径优化问题。考虑到网络规模、负载以及节点的动态有效性等需求,建立多因素路径优化模型,提出基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法,解决网络扫描传输效率问题。对于网络最短路径求解时间随规模增加而急剧增长的问题,提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略,以合理有效地减小网络规模。第三,针对网络节点状态变化引发的动态环境实时扫描问题,引入强化学习机制对网络进行动态感知,利用Q值来估计网络路径代价的变化并选择奖励更大的路径;针对算法可能产生的收敛较慢问题,加入自适应学习因子和记忆因子,优化更新公式,提高收敛速度。第四,在不同幂律指数(2到3)和不同规模的复杂网络下,将所提算法与A*算法和Qrouting算法进行实验对比,验证了该算法的有效性。最后,本文基于Java web开发框架,结合双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法,设计并实现了北海分局海洋网络监测管理系统。该系统由网络扫描服务、网络状态监测分析两大模块组成,支持对辖区内的所有网络节点进行全天候的扫描监测,能够动态感知网络状态,减少网络拥塞,发现故障实时警告,根据需要分时段产生统计图表和堆叠图,短至小时、日、周,长到月、季、年,实现了网络运行状况的可视化。该系统已经部署在了北海分局监控中心,运行情况良好,取得了令人满意的效果。