随着网络技术的不断发展,网络架构在统一管理、易于维护等方面的需求逐步提高,软件定义网络（Software-Defined-Network,简称SDN）技术应运而生。但由于可使用的SDN硬件设备极其稀缺且价格昂贵,同时,随着网络规模扩大以及网络功能逐步增强,市面上主流的SDN网络仿真实验平台缺乏进行较大规模的SDN网络仿真实验的能力,因此,提出一种高效的大规模SDN网络拓扑仿真方法,并以此为基础构建针对大规模SDN网络的仿真平台十分必要。使用分布式架构来解决大规模SDN网络拓扑的仿真问题,将原始SDN网络拓扑切割成多个子拓扑图,再将各个子拓扑图运送至对应的服务器上进行仿真模拟。针对过程中的网络拓扑图划分问题,创新提出基于Metis的权重融合图划分算法进行求解,首先,构建SDN网络的资源需求与宿主服务器资源的映射关系,将实际的SDN网络拓扑根据该映射关系映射到图中;其次,设计了基于Metis的权值融合算法,该算法将映射得到的多权值图进行权值融合,再将融合后的单权值图进行划分,并在划分过程中评估划分效果不断改进优化划分结果。而后,构建了一个SDN网络仿真实验平台实现对该算法进行集成,所构建的仿真平台不仅实现对权值融合算法的集成,还兼具市面上主流SDN网络仿真实验平台的功能,添加有图形化交互界面,降低用户使用门槛。在对该平台进行构建的过程中,首先,要解决SDN网络拓扑中虚拟主机、Open Flow交换机以及控制器的仿真工作。针对虚拟主机,采用了Linux命令空间技术,使用进程来实现对虚拟主机的仿真工作;针对Open Flow交换机和Open Flow控制器,为降低成本,使用Open Vswitch交换机以及Pox控制器等模拟软件而非实物的方式进行替代。其次,为保证分布式架构下各工作节点之间的同步性,在创建工作节点之外,还设计管理节点对所有工作节点进行统一管理调度,针对节点之间的通信问题,选取Pyro4远程调用技术来实现任务下放、仿真结果传输等工作。最后,针对图形交换界面,为考虑减少程序运行时的内存消耗,使用tkinter图形库绘制用户交互性良好图形界面。在可用性测试中,主要测试了该分布式SDN网络仿真平台能否成功进行SDN实验,并通过统计实验过程中各工作节点CPU占用情况估计该权值融合图划分算法的划分效率。在性能测试中,设置多个对比实验,通过统计CPU的占用率以及可仿真的最大SDN网络拓扑的节点规模来对平台性能进行评测。实验结果证明本分布式SDN网络实验仿真平台能较好的支撑大规模SDN网络仿真实验研究,所提出的权值融合算法能均衡有效地对大规模SDN网络进行划分。