随着网络规模的持续扩张和网络流量的急剧增长,网络管控能力日趋减弱,增加了运营商的网络运维成本。当前,网络设备的封闭性极大地限制了网络的灵活性和可扩展性,使得新协议新业务很难在真实网络环境中实验和部署。在此背景下,软件定义网络(Software-DefinedNetworking,SDN)作为一种创新网络架构,将逻辑控制与数据转发相分离,并为应用提供灵活的编程接口,以提升网络的灵活性和可编程性,成为近年来未来网络领域广受关注的研究热点。在SDN架构中,逻辑上集中的控制平面容易出现性能瓶颈,往往需要部署多个控制器处理网络中所有交换机的流请求。如何合理部署多个控制器,是软件定义网络进行实际应用部署需要解决的重要问题。相较于其他学者针对控制器部署的研究,本文考虑网络实时性、服务质量等因素,提出SDN控制器部署多目标模型。本文的主要研究工作如下:(一)针对大规模网络场景,提出一种基于时延和负载的控制器部署模型。该模型首先结合网络承载业务特性,考虑SDN网络在端到端时延的网络性能需求,对交换机的平均流安装时延、控制器负载方差进行建模,提出一个控制器部署的多目标优化模型,并基于粒子群算法和模拟退火算法求解最佳控制器部署方案,实现了流安装时延与控制器负载的均衡部署。实验结果表明:对于给定网络拓扑结构,在部署相同数量的控制器时,本文所提模型求解得出的平均流安装时延和控制器的负载方差更小,部署方案更佳。(二)提出一种面向大规模网络基于服务质量(quality of service,QoS)和可靠性的控制器部署模型。该模型首先分析影响QoS的实际因素,同时,考虑到整个网络的可靠性和流的优先级特性,基于排队论理论和可靠性理论对SDN控制器的响应时延和网络可靠性分别进行推导建模,提出一个控制器部署的优化模型,并基于k-means算法求解最佳控制器部署方案,实现满足QoS需求的SDN控制器部署,进而有效保障网络的可靠性和服务质量。实验结果表明:在网络中部署相同数量的控制器时,本文所提模型求解得出的响应时延更小,网络可靠性更高。