软件定义网络(SDN)作为一种新兴的网络架构,已经引起了学术界和工业界的广泛关注。软件定义网络的核心思想是分离网络的控制功能与转发功能,构建由数据平面、控制平面和软件定义应用平面组成的新型网络架构,这种架构极大地提高了网络控制的灵活性和数据转发的效率。随着互联网的高速发展,网络规模越来越大,导致于网络管理越来越困难,通过提高网络的运行效率来提升网络的管理水平是软件定义网络发展的主流。同时,用户对网络服务质量提出了越来越高的要求,网络需要通过有效的数据流调度策略为用户提供比较低的数据传输延迟。此外,大规模网络的数据流冲突现象越来越多,这主要是当前的调度算法建立在局部网络状态信息基础上,从而导致数据流调度策略陷入局部最优。因此,这种现象会极大地降低网络的运行效率。所以,研究通过软件定义控制技术来管理网络资源与设计数据流调度策略具有很大的现实与应用价值。本文结合软件定义网络的最新研究成果,主要研究了软件定义控制技术在数据中心网络、无线传感器网络及智能交通网络中的数据流调度策略问题。本文的主要工作与贡献包括以下三个方面:1.研究了软件定义无线传感器网络中的数据流调度策略问题。考虑数据流在软件定义无线传感器网络(SDWSN)中的传输负载最小化(TLM)问题。从不同数据包类型角度,提出了数据流传输负载的目标优化函数,使用列文伯格-马夸尔特算法来求网络负载优化问题的解并证明了该算法是收敛的。此外,基于最优中继传感器节点选择和最优拆分数据流的角度,提出了数据流拆分最优化(FSO)算法。最后,仿真结果验证了FSO算法在软件定义无线传感器网络中能够执行高效率的数据流传输。2.研究了软件定义Fat-tree数据中心网络中的多播数据流调度策略问题。考虑负载不平衡和突发链路拥塞将严重影响Fat-tree数据中心网络(DCN)的性能。从软件定义控制技术能够对网络进行全局管理的角度,提出了软件定义Fat-tree数据中心网络(DCN)拓扑结构,从而使多播数据流传输过程中不会受到其它的带宽请求干扰。此外,基于使多播数据流均匀地分布在有效链路上的思想,提出了一种在软件定义Fat-tree数据中心网络中的多播数据流调度(MSaSDN)算法,MSaSDN算法通过减少多播数据流传输拥塞来提高网络性能。算法性能分析证明了MSaSDN算法可以达到渐近最小的网络拥塞概率,并且具有较低的时间复杂度。最后,仿真结果验证了MSaSDN算法具有比较高的多播数据流传输效率。3.研究了软件定义智能交通网络中的多播数据流调度策略问题。考虑智能交通网络对实时多播数据流传输延迟要求高。因此,引入软件定义控制技术,建立了软件定义智能交通网络拓扑结构及多播拥塞模型,提出了基于马尔可夫链的多播数据流调度(MSaMC)算法,MSaMC算法能够有效调度智能交通网络中的实时数据流。此外,算法分析显示出MSaMC算法能够使软件定义智能交通网络具有比较低的网络拥塞概率。最后,仿真结果验证了MSaMC算法有着比较低的多播数据流传输延迟,并且智能交通系统在实时数据流传输基础上,能够执行比较高的交通管理能力。