云计算、物联网和移动互联网飞速发展,网络应用爆炸式增长,传输信息的规模和种类急剧增加,用户的定制化要求越来越高,给现有网络架构提出了巨大挑战,未来互联网及其相关技术成为新的研究热点。一种强调控制平面和数据平面分离、程序化实现定制需求、能够快速实施和部署网络策略的新的网络范型—软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)以其简洁的网络架构和良好的兼容性不仅受到学术界的关注,而且得到网络设备制造商的支持。虽然SDN的研究与开发工作已经在一些网络展开,如数据中心网络、企业网、校园网等,但是面向Internet这样的超大规模网络的可行性和适用性等并未得到验证,可扩展性和性能等都面临严峻考验。面向Internet的SDN部署,常常需要引入多个控制器,这些控制器的位置会影响SDN性能的各个方面,因此寻求有效的控制器布控算法尤为重要。本文将最大化网络可靠性、最大化控制器负载均衡能力和最小化时延作为控制器布控机制优化的性能指标,一体化地解决控制器放置场地的优化选择和控制器对交换机请求的优化分配问题,从而构建高效的控制器布控机制。首先给出适合Internet多域实际的SDN网络结构模型和控制平面的设计;然后根据目标函数进行问题描述和数学模型的建立;由于计算的复杂性,选择生物启发计算作为解决问题的方法,设计基于生物个体行为模式的细菌自适应觅食优化算法(Adaptive Bacterial Foraging Optimization,ABFO)和基于生物群落演化模式的多种群互利粒子群算法(Multi-species Symbiotic Particle Swarm Optimizer-Mutualism,MSPSO-M)的控制器布控机制来实现优化目标,并引入启发式规则令算法更加符合网络实际情况。依据第二代中国教育科研计算机网CERNET2、中国教育科研计算机网CERNET和欧洲教育科研网GeANT2的网络拓扑,对本文设计的机制进行仿真实验与性能评价,结果表明本文设计的机制实现了优化目标,能够为SDN的研究与发展提供一定价值的支撑与参考,对实际网络的规划也具有重要的指导意义。