随着数据中心等新的业务出现,现网的架构已经不适应新业务的发展。通过网络虚拟化等经济高效的技术,运营商将物理网络抽象为虚拟资源,根据用户的多样化需求将资源分配成多个独立的虚拟网络。当今的网络,需要有动态加载的功能,也需要实现网络资源按需调配。网络功能虚拟化的出现成为解决网络僵化问题的一个有效的方法。弹性光网络拥有更细粒度的频谱资源,以便实现更灵活的频谱带宽分配,并根据服务请求提供最接近需求的频谱资源,从而减少资源的过量分配,提高频谱利用率。所以未来弹性光网络可以成为网络功能虚拟化的承载网络,这样即可以满足运营商的各式各样的业务需求而无需改变当今的网络架构。而新型的数据中心云计算等多点对多点的业务可以抽象为虚拟光网络业务。因此,在对弹性光网络完成网络虚拟化后,运营商为了增加收入和提供更优质的服务,需要为虚拟光网络业务分配合理的资源,同时需要考虑成本和效率。这是虚拟光网络资源映射算法研究的研究意义。本文的主要研究成果如下:(1)针对虚拟光网络映射中的虚节点优先映射问题,本文提出了一种新的虚节点优先映射算法。该算法在距离自适应的节点优先映射算法基础上,在链路映射阶段增加了对当前虚链路带宽需求和链路频谱使用情况的分析。通过引入基于虚链路带宽请求的辅助图,对不符合要求的物理链路进行剪除,选择一组具有高频谱连续度的候选路径,并按照距离二次排序,选择其中最短的路径。仿真表明,与已有的基于最大计算资源的节点优先映射算法和距离自适应的节点优先映射算法相比,新算法减少了约30%的阻塞率。(2)针对虚拟光网络映射中虚链路优先映射问题,本文提出了一种新的资源加权排序算法。新算法在虚链路和候选路径排序时,将节点资源和链路资源的相对大小进行加权排序,以此确定虚链路映射的顺序和候选路径的优先级。相较于以往使用资源大小的排序算法,新算法的排序更加稳定,可解释性更强,阻塞率性能更加优良。(3)针对虚链路优先映射中候选路径的排序问题,本文提出了一种新的候选路径排序算法。新算法将路径评分的排序问题转化为机器学习二分类问题,即通过算法学习到虚链路映射到当前需要评估路径的成功概率。将所有候选路径依照概率排序,选择成功概率最大的路径。仿真表明,相对于基于最短路径的虚链路优先映射算法,新算法阻塞率性能更加优良,并且可以作为单独的模块与(2)中的资源加权排序算法结合,能取得更优的效果。