近年来,网络业务带宽需求的快速增长对网络资源的有效利用带来了挑战。SDN网络作为一种新兴的网络架构,其网络可编程性和集中控制的特点为网络资源适配提供了重要手段。同时,随着SDN网络的广泛部署,出现了 IP和SDN网络共存形成的混合网络。本文针对SDN网络和SDN/IP混合网络两种不同场景,分别研究了相关网络资源适配技术。论文主要工作如下:1.为了探究解决网络资源适配问题的有效方法,本文研究了遗传算法、贪婪算法等启发式算法和强化学习算法在网络资源适配中的应用。本文在启发式算法研究中,仿真分析了遗传算法、贪婪算法在SDN网络中的资源适配能力;在强化学习研究中,本文基于强化学习DDPG算法,通过模型构建和训练,仿真分析了训练过程中的奖励函数、损失函数和动作矩阵输出。仿真结果表明,在SDN网络资源适配问题上,启发式算法较强化学习算法有效。2.研究SDN网络资源适配问题,对问题进行了数学建模,将其抽象为一个混合整数线性规划的NP-hard问题,并采用启发式算法来获取近似最优解;为了实现网络资源适配,本文将链路权重优化与贪婪路径选择算法相结合,提出了一种网络最大链路利用率最小化的资源适配算法LWG-LB;由于该算法运行时间较长,对该算法的流程进行了改进,提出了一种基于混合遗传算法的资源适配算法MHGA-LB,该算法通过使用贪婪路径选择算法生成初始种群,以较小的最大链路利用率上升减少了算法运行时间;同时,本文搭建了 OMNeT仿真系统,从网络最大链路利用率、传输路径跳数增量、网络丢包数和计算时间等方面对算法进行了分析。仿真结果表明,两种算法分别从最小化最大链路利用率和减少算法运行时间上进行优化,实现了 SDN网络资源适配。3.研究SDN/IP混合网络资源适配问题,首先对混合网络路由机制进行了分析,并实现了一种基于BGP协议的混合网络路由系统。在此基础上,对混合网络资源适配问题进行了数学建模,结合混合网络中IP节点的最短路径约束提出了可传输路径的概念和可传输路径的生成算法,用于生成混合网络下各数据流的候选路径集合,并将其应用到LWG-LB和MHGA-LB算法中,分别得到了混合网络下的LWG-LB和MHGA-LB算法;仿真结果表明,两种算法在不同SDN节点数量下,分别从最小化最大链路利用率和减少运行时间上优化,实现了 SDN/IP混合网络资源适配。