近几年来,随着互联网技术的快速发展,网络中数据流量呈爆炸式增长,采用固定通道间隔以及调制格式的传统波分复用网络,由于存在灵活性差、频谱利用率低等问题,已经不能满足当下网络中日益增长的流量需求。弹性光网络采用一种更细粒度的频谱分配方式,可针对业务的大小灵活地分配频谱,提高了网络资源的利用率。另外,网络功能虚拟化技术将网络功能从底层物理设备中分离出来,形成虚拟网络功能,从而将其部署在高性能的数据中心服务器上,极大地减少了网络运营商的成本投入,加快了新服务的更新换代速度。然而,如何在跨数据中心的弹性光网络中合适地部署虚拟网络功能,进而最大化地降低成本,成为一个具有挑战性的问题。本文主要从两个方面进行研究:1)考虑数据中心分配的虚拟网络功能映射问题;2)组播路由中虚拟网络功能映射问题。其中,主要创新性工作有:1.研究了考虑数据中心分配的虚拟网络功能映射问题。数据中心服务器是一种成本很高的资源,而数据中心的数量和位置会影响虚拟网络功能的映射方案,因此本文建立了一个考虑数据中心分配的虚拟网络功能映射模型,并以最小化网络资源消耗(数据中心资源消耗、虚拟网络功能资源消耗以及频谱资源消耗)为优化目标。在求解考虑数据中心分配的虚拟网络功能映射模型时,数据中心的分配阶段采用了改进的遗传算法,设计了一种具有较强搜索能力的交叉、变异算子,以及一种用于加快算法收敛速度的局部搜索算子;虚拟网络功能到数据中心服务器的映射以及路由选择的过程采用一种新提出的负载均衡策略;频谱资源分配过程采用了最先适配策略。为了验证模型和算法的正确性,在不同的网络拓扑中进行了仿真实验,仿真结果表明本文所提出的模型是可行的,算法是有效的。2.研究了组播相关的虚拟网功能映射问题。组播路由与频谱分配问题本就是极其复杂的问题,当试图联合优化虚拟网络功能的位置、组播路由以及频谱分配时,此问题将极具挑战性。本文建立了一个组播相关的虚拟网络功能映射模型,并以最小化网络资源开销(虚拟网络功能资源消耗、网络消耗的总频隙数以及最大占用频隙号)为优化目标。为了有效地求解模型,我们对路由方案与虚拟网络功能配置方案进行编码,提出了改进的双种群协同进化算法,设计了用于产生较好初始解的种群均匀初始化方法以及具有较强搜索能力的交叉变异算子。为了验证算法的高效性,在不同的网络拓扑上同已有的算法进行对比,实验结果表明本文所提算法能够得到比对比算法更好的虚拟网络功能映射方案。