论文最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上，写论文主要是反映学生对问题的思考， 详细内容请看下文软件毕业论文。

1 引言

随着Internet的发展以及计算机Internet网络和自动控制技术在经济、社会和国防等领域的信息化应用，软件系统呈现出两个转变：(1)软件运行平台从集中、封闭单机环境向开放、动态和多变网络环境转变;(2)软件系统的功能向各种应用领域和为大众用户提供综合服务转变。这使得软件系统呈现出网络化的新特征，软件的规模和复杂性剧增。对于网络化软件而言，我们面对的不单单是像Internet这样的单个网络和系统，而是一个系统的系统。由群体用户行为驱动的各层元素间的错综复杂的联系和交互，构成了一个庞大而又复杂的网，确切地说是一个动态变化的多尺度网络的网络，而且其中的节点(既可以是路由器、网页、web服务，也可以是用户或者agent)和边的含义不尽相同。因此，网络化软件系统中的任何节点发生故障，都有可能引发多米诺效应，最终导致系统崩溃[1]。据此，研究网络化软件局域范围内的多步控制方法刻不容缓，以期在系统崩溃之前对其进行多步控制，维持系统稳定正常的运行。

目前，复杂网络中的三种典型的免疫控制算法包括random immunization(随机免疫)策略[2]、targeted immunization(目标免疫)策略[3]和acquaintance immunization(熟人免疫)策略[4]。随机免疫指为了预防控制病毒的扩散，随机地选择网络中的部分节点并对其进行免疫，此种策略没有考虑网络节点间的差异性，网络中的所有节点被同等看待，节点被选中的概率是相同的。但是在无标度网络中采用随机免疫策略需要对网络中几乎所有的节点进行免疫，这在现实的复杂网络中，几乎是不可能的。目标免疫是依据无标度网络中度分布的不均匀性，顺序地选择部分度大的节点并对其进行免疫。一旦这些度大的节点被免疫，那么与它们连接的边则从网络中剔除，很大程度上减少了病毒传播的途径。但是这种策略需要事先了解网络的拓扑和网络中节点的度。因此，对于一些规模较大的动态网络来说也是不现实的。Cohen等人提出的熟人免疫属于一种局域控制策略，它不需要知道网络的拓扑结构和全局信息，其目的在于找出度数大的节点进行免疫。

鉴于此，本文提出了一种基于NNVD(network node value degree)的网络化软件局部控制免疫算法。该算法从异常源点出发，然后对异常源点周围的各邻居节点的重要程度进行计算，选出重要度大的节点依次进行免疫。在异常源点周围一定的距离范围内对异常源点进行局域控制，从而控制异常行为在网络化软件系统中的蔓延。最后，通过仿真实验对本文的算法进行认证，证明了该算法的准确性和有效性，为后续的工作提供了理论基础。

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