前言

萬物互聯、數據驅動的智能化時代來臨.軟件系統幫助人類定義更快的網絡、更智能地控制設備、采集更多樣的數據、完成更豐富的處理和分析，從而提升人類的工作效率和生活體驗.軟件的智能化，以及軟件開發和質量保證技術的智能化控制是越來越重要的研究與實踐主題.智能化軟件的研發可以從經典的控制理論得到豐富的模型借鑒，因為智能軟件系統的反饋和優化本質上就是自動控制領域長久以來追求的目標.軟件控制論從提出之日起，始終倡導計算機軟件領域與控制領域的跨學科交叉研究，其核心科學問題是，建立軟件系統行為的控制模型、設計方法和控制理論，實現對軟件制品及其研發過程進行有效、定量化的控制.軟件控制論通過將軟件(軟件工程)問題歸結為控制問題，以及將控制理論引入到軟件領域，研究這2個領域的交叉與融合發展，并共同服務于新時期技術進步.研究智能化時代的智能化軟件和軟件控制論對未來信息技術的持續發展具有重要意義.

2021年3月，受中國軟件大會(Chinasoft 2021)組委會委托，中國計算機學會軟件工程專委會聯合《計算機研究與發展》編輯部推出“智能化軟件與軟件控制論”專題征文，旨在征集新一代信息技術下軟件控制論與應用，特別是智能化軟件中的控制問題以及控制的智能化問題.2021年8月底征稿結束，收到18篇投稿論文，經過專家評審，選出10篇論文在2021年12月24日召開的中國軟件大會(Chinasoft 2021)“智能化軟件與軟件控制論”論壇在線口頭匯報.最終有5篇論文推薦到《計算機研究與發展》編輯部進行終審，內容覆蓋物聯網時序數據管理、智能服務終端測試、分布式多智能體優化、數據競爭檢測的深度學習方法，以及自適應軟件模型偏差檢測等方面的研究進展和成果.

在物聯網與大數據應用蓬勃發展的背景下，各類感知設備產生海量的時序數據，設備管理軟件版本的快速迭代導致時序數據的模式演化問題日益凸顯.趙鑫等的論文“一種時序數據模式演化的跟蹤與查詢方法”設計了一套面向時序數據的模式演化跟蹤及查詢系統，解決模式跟蹤及跨模式版本查詢的關鍵問題，并在時序數據庫Apache IoTDB上進行了實現與測試驗證.

智能服務終端在我們的生活中發揮著越來越重要的作用，為了對智能服務終端進行全面有效的測試，聶鈺格等的論文“智能服務終端的探索性自適應FSM測試方法”提出通過探索性測試獲得待測系統的狀態及遷移信息，并建模成FSM，根據模型及已經執行過的測試用例，以狀態及狀態遷移覆蓋為準則生成測試用例，在測試過程中對測試模型及相應的測試用例進行自適應調整，以有效防止可能出現的各種錯誤，提升用戶體驗.

為了提高服務效率和實現更多樣的功能，越來越多的軟件系統選擇將業務或服務部署在不同的物理設備上，通過互聯網通信協作，這類軟件系統被稱為網絡化軟件，網絡化軟件高度分布的特點為系統的性能優化帶來了難題.舒暢等的論文“基于梯度博弈的網絡化軟件優化機制”研究了一種基于多智能體博弈的分布式優化框架，將智能體設置在不同的軟件節點上，各個智能體使用有限的信息估計系統狀態并做出決策，對軟件的參數進行管理，實現軟件性能的優化.

并發程序中潛藏的數據競爭故障是導致并發程序失效的一個重要原因.張楊等的論文“基于深度學習的數據競爭檢測方法”提出一種基于深度學習的Java并發程序數據競爭檢測方法，在提取Java程序字節碼中數據競爭相關的特征的基礎上，利用深度神經網絡檢測數據競爭.依據數據競爭的觸發條件選取了8個數據競爭的指令及其位置的特征，依托訓練好的CNN-LSTM神經網絡分類器實現Java程序的數據競爭故障檢測.

自適應軟件系統的模型偏差會導致諸多可靠性問題，模型偏差來源于自適應軟件系統的標稱模型在開發環境中的辨識參數值和運行環境中的實際參數值之間的偏移.自適應軟件系統運行環境的動態、非確定性的特點導致了多種類型模型偏差的存在.童燕翔等的論文“自適應軟件系統模型偏差檢測方法的適用性評估”通過量化基于控制的自適應系統的對象場景特性，提出了一套特性指標，即控制強度、環境輸入影響強度和非確定性影響強度，研究成果可用于指導如何在不同的場景特性下選取合適的模型偏差檢測方法.

智能化軟件已經成當今世界的時代主旋律，軟件控制論是主要由中國學者創立引領的領域，希望專題的出版能夠拋磚引玉，對軟件工程及系統軟件等相關領域的研究和工作人員有所幫助和啟發，以進一步促進相關研究.由于時間倉促、容量有限，本專題無法全面覆蓋智能化軟件和軟件控制論領域的所有最新研究工作，敬請各位同行諒解和批評指正.感謝中國計算機學會軟件工程專委會和中國軟件大會(Chinasoft 2021)組委會為“智能化軟件與軟件控制論”論壇提供了良好平臺.衷心感謝《計算機研究與發展》編輯部提供了寶貴機會出版此論壇專題論文！衷心感謝各位作者、審稿專家和編輯部工作人員的全力支持和辛勤付出，使得本專題能順利出版！