随着移动互联网的发展,网络中出现了越来越多的新型业务,如虚拟现实、自动驾驶等。这些业务对网络的服务质量需求各不相同,传统的服务质量保障方案难以应对5G场景中大量新型业务的挑战,所以5G引入了网络切片的概念。网络切片可以实现网络从“onesize fits all”向“one size per service”的转变,它将底层物理网络划分为一系列相互独立的逻辑网络,每个逻辑网络服务于一种业务场景,满足此类场景的特定需求。这使得5G网络能够灵活应对不同业务需求的挑战,提高了网络的可靠性。同时,由于各逻辑网络相互隔离、互不影响,也降低了网络部署与维护的成本。网络切片的编排和优化算法是网络切片研究的热点之一,当前的研究存在一些可以改进的方面:现有网络切片编排算法利用节点的CPU与链路的带宽属性对节点资源量进行评估,在一些情况下不能准确反映节点的真实资源量,使得网络切片的节点编排受到影响,可能会造成网络切片编排失败,在一定程度上降低了网络切片的接受率;现有网络切片优化算法采用单一的调整策略对负载较高的网络切片进行资源调整,在复杂场景下算法的调整时间与成功率尚有优化的空间。本文主要工作如下:(1)提出了一种基于资源权重的网络切片编排算法。针对当前网络切片编排算法存在的问题进行分析,将网络的拓扑属性引入到节点的资源评价方案中,并结合邻接节点的资源提出了资源权重的概念,用以衡量一个节点在网络中的重要度。通过资源权重来选择节点编排位置,增强了节点编排与链路编排的相关性。为提高链路编排阶段的成功率,提出一种支持多路径编排的链路编排算法,当链路资源不足时,将虚拟链路编排到多条链路中。实验结果表明,本文提出的网络切片编排算法有着更高的接受率和资源利用率,在相同场景下可以获得更大的收益成本比。(2)提出了一种基于混合决策的网络切片优化算法。将网络切片中的链路根据不同的负载率划分为不同状态,基于链路状态设计了一种资源调整触发机制。为了计算需要调整的资源量,对网络切片收益与开销建模,将资源优化问题转换为最大化收益成本比的问题,并利用粒子群优化算法求解。在资源调整阶段提出资源重分配和链路重编排相结合的资源调整策略。根据链路状态以及底层资源状况选择不同的资源调整策略,有效降低了资源调整的时间,提高了资源调整的成功率。