软件系统的复杂性和演化机制研究一直是软件工程领域的重要问题。传统的软件系统复杂性分析与建模方法侧重于对局部行为的描述,但是随着软件系统规模的不断增长和复杂性的日益剧增,这些方法逐渐显示出对整体结构描述的不足,不再适用于大规模和高复杂软件系统的问题需求。复杂网络的分析与建模方法对问题的解决提供了一种新的方法,逐渐得到研究人员的广泛接受,为从全局的角度研究软件系统结构以及演化机制奠定了基础。本文将面向对象软件系统中的类、组件、子系统等元素视为不同尺度的节点,在同一尺度上各节点间的相互关系表示为节点间的边,软件系统可以表示为不同尺度上的复杂网络结构,即软件网络。在此基础上根据国内外研究内容,总结归纳了软件网络理论的研究框架,将软件网络理论的研究内容分为软件网络结构特征涌现、软件网络度量和软件网络形成机制三方面,并分别对各方面的具体研究内容、目的、意义以及研究取得的进展作了讨论,为相关研究工作的进一步展开以及更深入的研究奠定了基础。在具体研究工作中,以多个开源软件的多版本样本为实例,讨论软件网络新节点加入的方法以及连接概率,分析软件网络的层次结构和局部结构的自相似性,并在此基础上建立软件网络演化模型,通过与真实软件网络结构的对比验证模型的有效性。根据上述研究目标,对软件网络形成机制做了以下几个方面的研究。软件网络中新增节点一般被认为是依据BA模型的优先连接机制添加到原有网络,没有考虑新加入边的连接方向,这会导致同时具有较大入度和出度的节点出现,即一个类既有复杂的内部行为又被多次复用,不符合真实软件系统的封装原则。软件系统的类间关系是不可逆的,这决定了软件网络是有向的。以多个真实软件网络为样本,软件网络中节点获取新连接方向的统计表明,新的连接中大部分是入连接。根据软件网络中节点的入度、出度值与获得新的入连接、出连接数目之间的相关性,得出节点获取新的入连接、出连接的概率分别与节点的入度、出度值成正比,即对称连接概率。在此基础上通过理论计算得出入度、出度分布的表达式,表明软件网络的入度、出度分布是幂律的；计算得出了幂指数,并且与真实软件网络的入度、出度分布幂指数相符。对称连接概率可以弥补BA优先连接机制在描述有向网络形成中的不足,能够为理解软件进化过程提供帮助。利用Newman模块度计算证实了软件网络具有较高的模块化特征,模块化结构的形成与软件网络的演化过程有关。以多个真实软件网络为样本,将相邻版本的软件网络的新增加节点及连接关系看作一个新增子图,新增子图中节点的内部连接表明这些子图是由若干独立的子图构成,即软件网络新增节点并非单个节点逐步添加到原有网络中,而是一组节点通过模块化的方式添加到原有网络中。根据新增节点依附的对称连接概率和模块化添加方式,以耦合率参数控制已有节点与新节点之间的交互程度,建立一种软件网络的模块添加模型。通过与多个真实软件网络多项指标的对比,验证了模型的有效性,解释了软件网络较高模块性的形成原因；通过与其它模型的仿真比较,证明模块添加模型优于其它模型,为软件模块化设计提供了理论依据。软件系统自顶向下的架构设计表明软件网络可能存在层次结构。以多个真实软件网络为样本,利用复杂网络的k-核将软件网络进行层次划分,证实了软件网络存在相对扁平的层次结构(相比AS级互联网等其它复杂网络)。然后统计并分析了各层之间的连接紧密程度,认为各层内部节点间连接更为紧密,并且最高层节点在整体结构中起到支配作用。抽取出最高层作为软件网络的核心节点集,这些节点体现出小世界的特征,而且部分节点的度值不大,但是软件系统对应的类对系统整体结构起着关键作用。k-核层次划分方法有助于提高理解软件系统结构的效率。根据软件网络表现出的层次和模块化结构特征,以及软件网络中频繁出现的模体结构,建立一种多尺度软件网络演化模型,自顶向下逐层将软件网络的基本结构单元划分为代表类级的I-层粒子,代表设计模式、组件等模体结构的II-层粒子(由若干I-层粒子构成)和代表子系统级的III-层粒子(由若干II-层粒子构成),新的粒子加入到对应尺度的软件网络中时采用对称连接概率,以耦合率参数控制已有节点与新节点之间的交互程度,以复用率参数控制这些交互中的入连接与出连接的比例。通过与多个真实软件网络的多项指标对比,验证了模型的有效性。通过调节模型参数生成不同结构特征的网络,讨论对应的软件系统设计中内聚与耦合、复用与模块性的平衡关系,达到预测和干预软件网络结构的目的,也对研究人员深入理解软件系统的结构特征和形成过程具有重要意义。