近年来,随着各类应用对带宽需求的急速增加,Internet流量呈指数增长,这对弹性光网络（EON）中频谱高效,灵活和可扩展性能提出了更高的要求。弹性光网络与光学正交频分复用（OFDM）的结合使网络提供商能够满足网络中异构带宽的需求。然而,异构网络资源间的相互耦合给网络资源调度带来了巨大挑战,因此,引入网络虚拟化技术成为了必然趋势。光网络虚拟化基于基础设施即服务的理念,促进了不同用户和应用程序之间的物理基础设施共享,使网络运营商能够高效地将其网络资源作为服务提供。一般来说,网络运营商利用虚拟光网络嵌入（VONE）来构造虚拟光网络（VON）,通过节点映射和链路映射将物理基础设施中的必要资源分配给每个虚拟光网络。为了适应高速增长的带宽需求在EON中实现网络优化,高效的VONE算法尤为重要。同时,准确了解每条链路上的非线性损耗,对提高VONE算法效率尤为关键。这是因为,非线性损耗直接影响到信噪比,进而影响系统的频谱效率和容量。在之前的工作中,课题组已提出了一种集成的VONE（iVONE）方案,其中节点映射和链路映射以一种集成的方式进行,在此基础之上,本文针对EON中基于OFDM的非线性集成虚拟网络映射机制展开了研究。首先,本文介绍了资源虚拟化的弹性光网络架构,主要包含光基础设施层,控制层和服务层三层结构,实现了频谱资源虚拟化及光收发器的虚拟化。同时阐述了研究所需的非线性损耗模型,并引入了基于OFDM的比特负载技术。上述内容为下文提出的启发性算法奠定了理论基础。其次,推导出一种创新的基于比特负载技术下的整数线性规划模型（BL-ILP）,该方案在考虑非线性损耗的同时引入基于OFDM的比特负载技术,通过独立调制每个子载波（SC）,来达到资源优化的目的。此外,在该技术背景下,研究也设计了一种基于比特负载的非线性集成虚拟网络映射机制（BL-iVONE）,并给出了具体的设计细节。接着,提出了一种基于单一调制的非线性集成虚拟网络映射机制（UM-iVONE）的实现方案,该方案在考虑非线性损耗的基础之上,建立了底层物理网络模型、虚拟网络请求数学模型和虚拟网络映射数学模型,给出了相应的启发性算法。最后,通过将BL-iVONE与BL-ILP和UM-iVONE进行全方位的网络性能对比,进而得出BL-ILP由于其最优性具有较好的性能,其次,相比于UM-iVONE,BL-iVONE不论是在频谱传输效率,还是资源利用的优化都有显著的提升。本论文为EON中虚拟网络映射机制的研究给出了重要的路由、频谱和调制器分配方案（RMSA）,在子载波分配、调制器使用和频谱效率方面都取得了不错的成果,为进一步优化网络架构给出了相应的方案参考,具有重要的理论指导和现实应用价值。