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网络虚拟化在底层物理网络设施上逻辑抽象出多个虚拟网络,提供给多个租户使用。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)集中控制的思想为网络虚拟化的实现提供了更加简便和灵活的方式。而传统网络和SDN下网络虚拟化都面临的一个关键问题就是虚拟网络映射(Virtual Network Mapping,VNM)问题或虚拟网络嵌入(Virtual Network Embedding,VNE)问题。多数虚拟网络映射问题的研究忽略了虚拟网络的拓扑结构和物理节点的剩余资源,而对于可生存性映射问题的研究较少,且忽略了备用资源共享的重要性,因此本文提出SDN下的虚拟网络映射算法和单链路失效下的可生存虚拟网络映射算法,以解决上述问题。论文的主要工作如下:(1)为底层物理网络和虚拟网络请求建立模型,分析虚拟节点和虚拟链路映射的资源需求以及映射中的资源关系,提出虚拟网络映射的评价标准。(2)提出一种基于节点资源级别的虚拟网络映射算法(Virtual Network Embedding Algorithm Based on Node Resources Level,VNE-NRL)。本文首先通过虚拟节点的资源需求为节点建立映射模块,基于网络的拓扑结构为映射模块建立树型结构,以此保留虚拟网络的拓扑属性,然后针对物理节点资源消耗差异问题引入节点资源级别模型,以提高节点接受后续虚拟节点的能力,最后基于上述策略提出VNE-NRL算法。仿真结果显示本文提出的VNE-NRL算法能有效提升请求接受率和映射收支比。(3)提出一种基于备用资源共享驱动的可生存性映射算法(Survivable Virtual Network Embedding Algorithm Based on Backup Resources Sharing Driven,SVNE-BRSD)。算法构造并简化虚拟网络的备用拓扑,且在映射备用链路时引入备用资源共享机制。为降低备用拓扑映射成本,本文利用蚁群算法思想,提出了备用资源共享驱动策略,并针对信息素浓度和启发信息固定权重的局限性,引入了自适应信息素影响因子。此外,为提高VNE-NRL算法的可用性,本文在VNE-NRL算法的基础上提出具有可生存性的映射算法(Survivable Virtual Network Embedding Algorithm Based on Node Resources Level,SVNE-NRL)。仿真结果显示可生存性的SVNE-NRL算法能达到较高的映射收支比,SVNE-BRSD算法则在整体性能上表现更好。