面对云计算如此高速地发展、互联网业务的爆炸式增长以及用户需求的多样化,网络的资源将变得尤为紧张。研究人员们为了缓解网络资源如此紧张的压力而提出了网络虚拟化技术。作为网络虚拟化技术的基础内容之一,虚拟网络映射问题解决的是该技术中的资源分配问题。由于不同的底层网络具有其自身的特性,因此在进行虚拟网络映射时需要结合不同的底层网络约束进行优化。灵活栅格光网络能够根据传输速率和调制码型来合理分配频谱资源,实现较宽范围内的全光通道连接。因此研究灵活栅格光网络下的虚拟网络映射问题具有一定的意义。本文旨在进行调制方式可选和能耗感知的虚拟网络映射问题的研究。在调制方式可选的虚拟网络映射研究中,首先根据灵活栅格光网络的栅格数的连续性、映射不重叠性等特点设计了一个ILP模型。在模型中以最小化映射资源代价为目标函数,以路由约束、资源约束、距离与调制方式选择约束等为模型的约束条件。然后,根据模型的结果进行分析,设计了一个两阶段映射的启发式算法。在该算法的虚节点映射阶段,本文兼顾负载均衡和聚集映射。在虚链路映射阶段,本文为底层网络的所有节点对计算前K条最短路,在映射时遍历这K条路径。在遍历中,通过计算路径长度选择合适的调制方式,计算虚链路实际所需的栅格数,之后寻找公共的可用连续栅格数。最后,对比模型与算法的性能:算法的结果在节点负载均衡和求解时间上远优于模型的结果,模型在映射代价和请求阻塞率上优于算法的结果。此外,全球能源危机的出现使得如何减少网络能耗、降低网络运维成本成为当前亟待解决的问题。因此,本文基于灵活栅格光网络对能耗感知的虚拟网络映射问题进行研究。通过分析灵活栅格光网络中的节点和链路能耗特点,本文设计了ILP模型。在模型中以最小化映射能耗为目标函数,以路由约束、节点与链路激活约束等为模型的约束条件。根据映射特点,本文还设计了能耗问题的启发式算法。在算法的虚节点映射阶段中,在尽可能使节点映射成功的基础上以最小化节点映射能耗为目标进行映射。在虚链路映射阶段,以最小化链路映射能耗为目标首先在on状态的物理网络上进行映射,若失败则在全局物理网络上进行映射。最后,本文对比能耗模型和算法的性能:在算法的结果在节点负载均衡和求解时间上远优于模型的结果,而模型在请求阻塞率和映射能耗上优于模型。最后,本文总结了全文的研究工作并对以后的工作方向进行展望。