近几年，随着移动互联网、电子商务与大数据等服务的不断兴起和发展，用户数量成比例的增加，互联网的规模与流量成爆炸式的增长，同时虚拟化、云计算技术快速发展，不仅对网络的承受能力来说是一个相当大的挑战，而且使以IP为核心的传统网络体系架构暴露出越来越多的问题。为了寻求解决办法，斯坦福大学clean slate项目研究小组提出了一种新型的网络体系结构，即软件定义网络（SDN）。在该网络体系中，将传统网络中的控制层抽象到一个层次中，与数据转发层相分离，控制层负责控制与管理整个网络的所有处理动作，而OpenFlow交换机只负责数据在网络中的转发等操作。软件定义网络（SDN）虽然起步比较晚，但是发展的速度非常快，有越来越多的研究者加入到这个阵营当中。在软件定义网络中有很多的问题，其中一个非常重要的问题就是网络的负载均衡问题，它的好坏直接影响到整个网络的稳定性与网络的运营成本。在当今的网络环境下，新的网络架构（SDN）一定是大势所趋，所以在这种新的网络架构下相应的技术研究（如负载均衡技术）势在必行。虽然在传统IP网络中已经有很多成熟的负载均衡算法，但是，通过阅读研究SDN负载均衡相关的资料后，发现对这种新兴网络架构负载均衡技术的研究还在探索阶段，还没有比较成熟稳定的技术。在本文中，通过对SDN以及其相关技术进行的学习研究，对传统IP网络中的负载均衡技术进行的分析总结，本课题尝试将蚁群算法应用于这种新的网络架构中来实现各链路的负载均衡。蚁群算法源于昆虫学家发现自然界中的蚂蚁群在巢穴与食物之间总能找到一条最短的路径，逐渐得到业界的认可。由于SDN控制层与转发层相分离的特性，控制层作为整个网络的核心对网络进行监控。蚁群算法运行于控制器中，根据控制器提供的实时网络负载情况，计算出最小负载的链路，从而给交换机提供动态数据流转发策略。同时，针对蚁群算法中一些参数对其性能的影响，我们通过大量实验来完成这些参数的取值，从而使蚁群算法的性能得到改善，进一步提高了本方案在SDN中的负载均衡效果。本课题利用网络仿真软件Mininet和OpenDayLight控制器搭建并设置了SDN环境，生成自定义网络拓扑结构，通过对引入蚁群算法的负载均衡方案进行实验监测，得到一系列的实验数据。通过对实验数据的整理、详细的分析，我们发现，把蚁群算法引入到这种新的网络架构中，可以实现对网络中链路的负载均衡，并且通过实验对相应参数做出的选择，也能够更好的实现SDN中各链路的负载均衡，这达到了我们预期的目的。