在现今的信息科技时代下,网络资源优化问题备受关注,网络优化算法的研究成为近年来的研究热点。具有分布式特性的网络结构有较高的可靠性和易扩展性,在各个领域都有较高的应用价值,所以分布式网络的资源优化问题也就变的尤为重要。分布式网络资源优化中,服务节点资源的合理分配是整个分布式网络的核心,如何低成本高利用率的将服务节点的资源分配给其他节点是分布式网络服务节点配置优化算法应该解决的问题。本文通过图论的知识结合分布式网络通信的特征,构建了多种优化目标下的分布式网络服务节点配置优化模型。在对网络图进行网络结构优化配置时,网络的最短路径计算是首要问题,由于传统Dijkstra算法的执行时间较长,本文给出基于最小加代数域上的两种运算改进的Dijkstra最短路径算法,并对改进Dijkstra算法和传统Dijkstra算法进行算法执行时间的对比分析。然后通过改进Dijkstra算法求解网络节点间的通信流量,包括通信的距离、费用、时延等,构建网络约束的判别矩阵。从而对分布式网络中服务节点增删、服务节点服务范围优化以及服务节点位置重配置优化问题建立线性和非线性优化模型,并给出相应的算法过程。对线性规划模型,本文采用传统的单纯型算法求得最优解;对非线性规划模型,本文首先对模型进行线性化,无法线性化的非线性规划模型则使用近似搜索算法:遗传算法来求得模型的最优近似解。接下来,利用这三种模型算法分别优化城市消防网络、快递网络、分布式通信网络的服务节点布局和需求点分配,证明了算法的有效性和适用性。最后,本文基于图的不变量讨论分布式网络的特征,以网络图的总费用为优化目标建立优化分布式网络结构的非线性优化模型,通过遗传算法求解模型,并优化分布式通信网络的网络服务路径。本文提出的四种分布式网络优化算法可以有效的解决常见的分布式网络服务节点配置及资源优化问题,在多种应用环境中都能适用。优化后分布式网络均满足全局服务的特性,且能有效的提高网络资源的利用率,对现代分布式网络资源配置优化算法的发展有一定的指导意义。