随着人工智能、大数据、云计算和物联网等新技术的兴起,人们对支撑这些技术背后的计算机网络的功能和性能提出了新要求。传统网络体系结构由于封闭、僵化的特点越来越难以满足人们对服务的需求。在这些技术背景下,软件定义网络(Software-DefinedNetworking,SDN)应运而生。因其可控性强、可拓展性和可编程性等优势,软件定义网络的应用范围也越来越广。然而,传统网络中的一些优化问题,软件定义网络中同样存在。虽然传统网络中一些网络优化方法在软件定义网络中仍然适用,但由于软件定义网络的一些独有的特征,也带来了一些新的问题。非常有必要基于这些新的特征研究软件定义网络中的一些优化问题。本文分别从软件定义网络中的能量优化和虚拟网络映射优化两大热门问题对软件定义网络中的优化问题展开研究。本文主要的工作及创新概括为以下两方面:(1)在能量优化方面,充分关注数据中心网络带宽资源有限以及SDN交换机流表容量的限制,采用流量汇聚的方法来节能不可避免的由于网络资源的局限性导致流传输失败。针对能量优化已有研究忽略了流传输可靠性这一问题,本文充分考虑流传输的QoS(QualityofService)需求,提出了一种基于流优先级调度策略的最小能量消耗算法。首先,建立了基于QoS需求约束的软件定义数据中心网络(SoftwareDefinedDataCenterNetwork,SD-DCN)能量优化问题的整数线性规划模型。其次,提出了基于三种不同的流调度策略的最小能耗启发式算法,实现能量优化和流传输可靠性的平衡。实验结果表明,提出的算法在低流量负载和中等流量负载下可以有效地节能。在高流量负载下,可以获得高的QoS满足率。(2)在虚拟网络映射优化方面,充分关注软件定义网络中控制器这一独有特征,以及现有的研究将虚拟SDN网络映射过程分为控制器的部署、节点映射和链路映射三个独立的阶段。由于各阶段资源使用相互依赖,这种多阶段的方式将影响虚拟SDN网络映射的性能。针对这一问题,通过建立将控制器与虚拟节点位置绑定协同映射,以及节点映射阶段同时考虑后续链路映射的协同机制,提出了一种新颖的基于协同机制的虚拟SDN网络映射算法及其改进算法。具体说来,在节点映射阶段,采用协同机制来映射控制器和虚拟节点,只需要对虚拟节点进行映射,将控制器的部署和虚拟节点两个步骤合并为一个步骤,并且尽可能的集中虚拟节点所映射的底层物理节点位置以减少后续链路映射的开销。实验结果表明,提出的算法可以有效地提高虚拟SDN网络的映射性能。