复杂网络是指由数量巨大的节点在一定时间尺度上关联影响共同构成的复杂系统。在实证网络的研究中，研究者一般会使用多种统计量来刻画复杂网络的性质。由于各种统计量的绝对数值往往是无量纲的，而且由于不同复杂网络的规模大小各异、结构千差万别，直接分析实证复杂网络的结果在定性和定量上均不够准确，因此一般把与实证网络具有某些相同性质的随机化网络称为该网络的零模型网络。复杂网络零模型能为实证网络提供一个准确的参照，结合统计量指标可以准确描述出实证网络的非平凡特性，有助于揭示复杂网络复杂性的来源和程度。本报告中首先介绍复杂网络零模型构造的最新研究进展，然后针对于多（双）层网络这一类特殊的、层与层之间具有相关性的复杂网络零模型构造方法进行分析和阐述，并指出新构造零模型在多种网络问题如链路预测、社团检测、疾病传播、同步上的具体应用。