CBSD (Component-Based Software Development)即基于构件的软件开发是以一种软件架构为组装蓝图,以可复用软件组件为组装模块的开发方法,它大大提高了软件生产效率和软件质量。随着软件构件技术的发展,从现有成熟软件代码中进行构件提取是软件企业的一种高效、可行、成本低廉的构件生产方式,也是软件复用与程序理解的重要交叉研究领域。基于提取技术获得的构件可以通过调整提取性能参数而满足客户灵活多变的需求。这个过程十分复杂,其中涉及到结构分解方案中NP难问题的求解、度量模型的函数设计及参数的确定,客户需求的理解以及提取过程中客户需求的引入等等问题。为了可以有效解决这些问题,需要我们对本文研究的对象进行分析,建立相应的数学模型并采用相关算法对其进行求解。本文以系统理解和软件度量为基础,提出了面向成熟代码面向构件提取的算法研究思路,为面向从已有代码系统提取可复用构件提供了更为有效实际的方法。这包括：创新性的提出采用模糊聚类分析方法对成熟代码进行结构分解和代码提取识别,将待分解代码作为聚类单元,从客户的详细需求中转化获得聚类因子,以此来对现有系统中各个文件进行有效分类识别。之后,针对模糊聚类提取构件方法中的文件特性识别问题,提出并设计了可以全面衡量代码文件的可用性、可重用性、质量三方面属性的URQCM (Usability,Reusability and Quality of Component Metrics)度量模型,从而可以更有效的对候选构件进行标识和验证。此外,为了实现对规模较大软件代码的构件代码文件的识别和提取,本文根据遗传算法的求解策略结合URQCM度量模型的典型指标,设计并开发了用于构件提取的RBEC (Request Based Extracting Component)遗传算法,并针对目前已有的问题,专门设计了耦合性度量用来衡量提取方案中代码文件所在的模块的耦合内聚特性。最后,本文分别采用每个算法对实际的案例进行求解,取得了满意的结果,并通过对算法及实例结果进行分析,进一步指出了未来的研究方向。