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网络虚拟化作为目前构建新兴架构网络的实现技术,自提出以来一直受到学术界的密切关注。网络虚拟化技术是在物理网络基础设施上构建多个异构且相互独立的虚拟网络(Virtual NetWork简称VN)。VN向物理网络获取资源是以请求的方式,该请求被称为VN请求。如何将物理网络资源分配给VN请求被称为VN映射问题。OpenFlow网络是目前网络虚拟化技术研究的新热点,本文基于OpenFlow网络研究VN映射问题,主要研究内容包括以下三点：(1)基于竞价的跨域VN映射框架(Bidding Multi-Domain Virtual Network Mapping:B-MDVNM):先介绍了OpenFlow网络的研究和发展现状,总结了OpenFlow网络相比传统物理网络的优势。本文研究将虚拟网络以集中式的方法部署至OpenFlow网络域上来解决跨域VN映射问题,该框架将跨域VN映射分为虚拟节点映射和跨域链路映射两个阶段。(2)启发式均衡算法(Balancing Heuristic Algorithm:BHA)：该算法用于解决虚拟节点映射问题。算法提出三个启发式规则：第一,虚拟节点映射至尽可能少的OpenFlow域内;第二,降低映射价格和映射时间；第三,在前两条规则的基础上保证OpenFlow域的负载均衡。(3)基于竞价的蚁群算法(Bidding Ant colony Algorithm:B-ACO):该算法用于解决跨域链路映射问题。算法给出转移概率的计算公式,并提供了局部信息素更新和全局信息素更新两种方式,通过对B-ACO中的相关参数设计算法模拟来选取合适的参数值。本文设计相应的模拟仿真实验并与现有的虚拟网络映射算法进行比较。实验数据证明本文算法在满足多OpenFlow域下VN请求的需求同时,仍能达到较低的映射开销和各域之间的负载均衡。