随着移动设备的爆炸式增长以及新型网络技术的出现,传统网络规模日渐庞大,运营商收入却逐渐减少。为此运营商迫切希望在满足用户多样化需求时,可降低网络复杂程度,提升业务部署效率。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization)技术的出现为该问题的解决带来契机,它通过在服务器和交换机等通用硬件上运行特定软件来实现传统的网络功能,以更低的成本构建具有更好可伸缩性、灵活性和适应性的高性能网络。在NFV网络场景中,服务功能链(Service Function Chain,SFC)通过虚拟链路将虚拟网络功能(Virtualized Network Function,VNF)按照业务逻辑所要求的顺序相互连接来描述特定的网络业务。然而,SFC的部署也面临着一些挑战,如何在满足业务需求的情况下实现资源高效分配是SFC部署亟待解决的主要议题之一。论文首先概述本文研究背景与意义,介绍NFV及SFC映射的国内外研究现状。其次,介绍NFV的概念和参考架构,分析NFV与SDN之间的关系,阐述SFC的映射原理,根据分类规则的不同,总结每种SFC映射算法的优缺点,之后描述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的基本原理,并列举GA算法相比于传统算法的优势。本文在总结NFV场景下SFC映射已有研究成果的基础上,根据业务模型的不同,重点研究在线SFC部署和离线SFC部署这两种情景下实现SFC映射的关键技术。针对NFV场景下的在线SFC部署问题,第三章综合考量当前网络特性及业务需求,同时放松业务的时延约束,定义时延罚金,建立SFC映射的整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)模型,提出一种基于混合遗传的服务功能链映射算法(Service Function Chain Mapping Algorithm based on Mixed Genetic Algorithm,SMGA)以求解该模型。所提算法通过遗传算法与基于最优数值计算CPLEX的精确算法的结合,可实现VNF映射和虚拟链路映射两阶段的联合优化。仿真实验表明,与已有算法相比,所提算法在业务接受率、资源利用率和VNF提供商利润等方面都有一定的提升。针对NFV场景下的离线SFC部署问题,第四章考虑VNF类型,同时为了减小底层网络资源碎片化对SFC映射造成的影响,采用底层服务器节点中不同类型资源间可相互转化的机制,建立以最小化资源占用为优化目标的SFC映射ILP模型,提出一种基于资源类型可转化的SFC映射算法(Resource Types Convertible SFC Mapping Algorithm,RTCSMA)以求解所提模型。该算法通过资源转化机制最大化有效复用VNF的个数以完成VNF映射,同时兼顾链路占用带宽和链路介数中心性以实现虚拟链路映射。仿真实验表明,与已有算法相比,所提算法能最大幅度的降低底层物理网络中的资源消耗,减少VNF实例化个数以及底层网络的最大链路占用量。第五章总结本文工作,从网络场景、SFC模型、底层物理网络拓扑、SFC映射优化目标及优化算法五个方面给出了可进一步展开的研究工作。