网络的不断演进和业务需求的与日俱增,导致资源的分配和利用面临巨大压力和挑战。尽管硬件设备的资源容量越来越大,却无法满足用户日益增加的多种多样的需求,制定合理的资源分配算法是解决这些问题的有效途径。传统的资源分配算法大多以单一的资源利用率为优化目标,忽略了网络中的业务请求和资源类型的多样性,且服务提供商有时需要同时处理多种不同类型的服务请求,并有差异地为这些业务请求分配网络资源;然而,现有资源分配研究大多只考虑了一种类型的业务请求,或将多种类型的业务请求区分开来单独地提供服务,没有考虑不同类型业务请求之间的影响。本文在介绍资源预留模型,总结资源分配算法研究现状的基础上,重点研究两种和三种不同类型业务混合场景下的资源分配问题,这些业务类型包括立即预留(Immediate Reservation,IR)型业务、预先调度预留(Pre-Scheduled Reservation,PSR)型业务和可延展预留(Malleable Reservation,MR)型业务。论文首先给出本文的研究背景与意义,介绍待研究的IR、PSR和MR三种预留型业务的定义,概括每种业务的特性和预留机制,分析两种和三种不同业务混合场景下的资源分配问题,并简述国内外研究现状。第二章总结混合业务场景下资源分配问题的相关研究基础,主要介绍启发式算法的原理与应用,概括资源预留的应用场景和网络资源分类,分析多资源联合分配问题的求解算法。针对PSR和MR两种业务混合场景下的带宽资源分配问题,第三章给出相关参量约束条件,以最小化业务请求的拒绝率为优化目标,建立优化模型;为求解该模型提出两个基于高效传输策略的启发式算法,即基于固定传输策略的路由及资源分配算法(Resource Allocation based on Fixed Transmission Strategy,RAFTS)和基于分段传输策略的路由及资源分配算法(Resource Allocation based on Segmentation Transmission Strategy,RASTS)。所提RASTS算法在每个时间间隔内根据K条最短候选路径的资源状态,有选择性地更换路径,以充分利用网络中分散的资源,还设置两个传输速率门限以控制更换路径的次数,可减少频繁换路带来的额外开销问题。通过仿真实验比较所提两个算法的性能,结果表明,在降低业务请求拒绝率和提高网络资源利用率方面,RASTS算法比RAFTS算法更优。为了使研究更贴合复杂的实际网络环境,第四章重点研究三种业务混合场景下的资源分配问题。假设网络中存在IR、PSR和MR三种类型的业务,并且每种业务请求的资源类型也扩展为计算、存储和带宽。在此混合业务环境下,按每单位资源收益和成本,建立以最大化服务利润为优化目标的优化模型,并提出基于计算、存储和带宽的路由及联合资源分配算法(Joint Resource Allocation based on Compute,Storage and Bandwidth,JRACSB)以求解该模型。我们使用Matlab工具进行算法编程,算法性能仿真实验结果表明,与RAFTS算法相比,所提JRACSB算法能有效的提高服务利润,同时降低业务请求的拒绝率。第五章总结全文所做的工作,并在网络场景、算法效率以及资源收益和成本等方面给出进一步可开展的工作,说明未来可能的研究方向。