在当前的大数据时代,各个领域每分每秒都在产生大量的信息,这些数据需要及时地通过网络传输到指定数据中心进行分析,随着数据量的增加和不断提高的服务质量(Quality of Service,Qo S)要求,传统网络尽力而为的数据传输方式已经不能满足用户需求,在软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的高速发展下,具有带宽预留功能的高性能网络(High-Performance Network,HPN)逐渐被认可。本文主要研究高性能网络下对于一批提前预留请求的带宽调度问题以及提前预留请求和实时预留请求的联合调度问题,分别以成功率和用户满意度作为服务质量指标,证明问题的NP完全性并分别设计启发式算法,进行大量仿真实验。研究内容主要包括以下三个方面:(1)对于一批提前预留请求的带宽调度问题,证明了问题是NP完全问题,并且为了平衡带宽资源使用以传输更多的用户请求,优先使用带宽资源最大的时隙,据此设计启发式算法,进一步提高总成功率。(2)对于提前预留请求和实时预留请求的联合调度问题,证明问题是NP完全问题,并设计启发式算法。问题涉及两种请求类型,提前预留请求和实时预留请求,对于一批提前预留请求使用(1)中的启发式算法进行预留,对于可能到来的实时预留请求,根据请求的输入参数设计调度算法,算法的主要思想与(1)中算法相似,如果当前网络资源不能满足数据量传输要求,实时预留请求将抢占已预留的提前预留请求的带宽资源,并在最小化被占用的提前预留请求个数的同时最小化被占用的带宽,使剩余数据量能及时完成传输,对于被占用的提前预留请求再次设计带宽调度算法寻找合适的预留方案。该算法通过对资源的合理使用及被占用的提前预留请求的重新处理,增大了用户满意度。(3)为了评估两个启发式算法的性能,分别以经典的VPVB算法和基于相似问题最新研究进展设计的贪心算法作为对比算法。在实际的高性能网络拓扑和指定节点数、链路数的不同网络中执行算法,进行大量仿真实验,实验结果表示出本文算法的优越性。