复杂网络的控制研究事实上表明了人们对复杂系统的了解与认识，另有改造它们的能力。对复杂网络演化模型的探索有助于我们解释不同领域中复杂系统环境下的诸多现象，从某种程度上说，对现象做出的一些解释是为了相应的对其进行预测，而更进一步达到控制。伴随着网络可控性问题的提出，对复杂网络和复杂系统的可控性和控制方法的研究已经成为一个热点问题。　　复杂网络乃至各种复杂系统是否可控、是否自反馈可控、能否实现自反馈控制、如何通过有效办法达到模糊控制甚至精确控制、能否实现花费最小成本使系统受控和让系统自发可控等问题，都是有着广泛科学意义和应用价值的研究问题。　　最近关于复杂网目标性控制的研究成为复杂网络研究领域的一个热点问题。该理论能够找到控制整个目标点集的一个节点，如若这个节点到每个目标节点的路径长度都是唯一的。但是研究发现这个理论没有考虑那些阻碍控制信号的免疫节点也称作失效节点，在利用该理论的优点的前提下，本文采取了隔离的办法对目标点集中的节点进行免疫，使得网络拓扑构造发生了变化，并用贪婪算法(GA)找到新网络的源节点。基于此算法，本文又对ER随机网络、Scale-free(SF)无标度网络和Random regular(RR)随机规则网络进行了实验仿真，最后研究发现引入隔离的概念后，复杂网络的目标控制难度明显有所增加，并且还和选择的免疫节点的度分布有着很大的关系，免疫节点的度越大导致网络拓扑结构发生的变化越大，从而源节点的比例会和原网络发生较大的不同。也就是说，选择那些度较大的节点作为免疫节点从而隔离的话，那么寻找源节点的过程会变得更加复杂。诸如病毒的传播，和电力网络中的节点失效等问题，我们可以对网络中度较小的节点采用隔离的办法，使得能够相对更容易的对所要控制的目标集进行良好的控制。