近年来,随着人类与机器设备之间的信息交互日益频繁,研究人员为了提高光网络控制管理能力的灵活性,尝试将软件定义网络的思想应用在光传送网中,提出软件定义光网络(SDON)来提高网络性能。作为SDON中的“大脑”,控制器利用标准化的协议,将转发规则安装在交换机上。随着网络规模的扩大,单个控制器已经无法满足网络性能的需求,于是需要分布式的多个控制器协同管理来提高网络工作的性能,而研究控制器的部署位置是设计控制平面的必经之路。本文围绕SDON中的多控制器部署问题,研究控制器之间的协同关系出发,深入探讨控制器部署算法,重点解决SDON中时延偏高与控制器负载不均衡等科学问题,在实现通信代价与负载均衡的优化目标中完成关键技术突破。本文的主要工作与创新成果如下:第一,从SDON分层架构出发,围绕平面型架构和层次型架构,研究控制器之间协同机制,研究对等关系与父子关系的优劣,在具体网络中能够使用更好的控制层架构来提高网络性能。第二,针对高并发数据流产生控制器间通信代价过高的问题,以排队网络为基础对SDON中控制器对数据流处理时间进行建模。结合传输时延和处理时延定义SDON的通信代价,提出层次化控制器部署算法(HCP),以减少域间割边数为目标进行网络中的区域划分,降低SDON中跨域数据流数量,以最小通信代价为目标函数确定控制器的部署位置。结果表明,HCP算法的通信代价优化效果与其他传统算法相比约高出26.2%。第三,针对网络中数据流分布动态变化导致控制器间负载失衡问题,构建负载均衡理论模型,结合SDON迁移代价与负载差异度变化量定义迁移效率,提出基于交换机迁移的多控制器部署算法(SMBCP)。通过选择最合适的迁移交换机和控制器,提高迁移效率。与传统算法相比,SMBCP算法将负载均衡优化效果提升了 53.2%。