软件定义网络(SDN)是一种创新的网络体系结构,其主要思想是:通过分离控制平面和数据平面来实现数据与控制的分离。SDN通过设计一个基于全局网络拓扑结构的逻辑集中控制器来对网络进行编程和管理,为网络提供了更有效的管理、更好的性能和更高的灵活性。因此,将SDN概念应用到多跳无线网络(MWN)中克服了MWN的局限性,得到了广泛的研究。与传统的MWN相比,软件定义的多跳无线网络(SDMWN)可以实时地监控移动设备的位置、剩余能量和当前带宽等相关信息,从而更有效地保证了服务质量。为实现SDMWN中非相邻设备间的数据传输,需要设计高效的多用户路由算法,在满足用户高效可靠通信需求的同时提高网络资源利用率。本文主要针对SDMWN中多用户的约束成本最小化路由算法进行研究,提出了基于该架构的节能高效的全局路由算法,该算法能够同时为多个用户提供满足各自约束且全局总能耗最小的传输路径。在路由算法研究中,常常仅考虑延迟约束对数据传输的影响,但结合实际应用场景,用户在提交传输请求时,数据量的大小是不同的。数据量小对应的传输时间也相对较小,反之,若数据量较大,则传输时间变长。此时,传输过程中节点的移动性可能会影响数据的稳定传输。因此,根据用户传输数据量的大小,在路由选择算法中应该考虑其他约束条件对数据传输的影响。本文提出:对于数据量较小的传输请求只考虑基于延迟的单约束全局能耗最小化问题;对于数据量较大的传输请求则考虑基于延迟和链路中断率的多约束全局能耗最小化问题。本文将多用户的约束成本最小化问题分解为多个单用户约束成本最小化问题的组合,从而降低求解难度。因此,分两步解决上述问题:第一步,在基于拉格朗日松弛的约束路由算法的基础上结合K-Dijkstra思想提出了的K-Lagrange算法,能够在多项式时间内获得每个用户的候选路径集,其中每个候选路径集包含满足用户服务质量的前K个能耗最小化路径;第二步,提出一种改进的遗传算法,使用该算法从每个用户的候选路径集中选择一条路径进行组合,得到全局总能耗最小且传输节点无重复的路由方案。根据K-Lagrange算法的约束条件个数不同,可将上述方法命名为KLG算法和MKLG算法。其分别适用于单约束能耗最小化路由和多约束能耗最小化路由两种应用场景,解决了传输数据量较小的多用户的单约束能耗最小化问题和传输数据量较大的多用户的多约束能耗最小化问题。仿真实验结果表明,本文所提出的KLG算法和MKLG算法能够以较低的时间代价获得近似最优解,具有较好的求解效率和求解性能。