软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)因其具有控制平面与数据平面相分离、逻辑集中控制等特性,可实现网络管理的灵活性和可编程性,并支持多样化用户业务的高效部署。为实现SDN中任意两个不相邻交换机之间的有效数据转发,保障网络传输性能,应确定有效的路由选择和规则缓存策略。有鉴于此,本文综合考虑SDN网络特性,针对SDN中多用户流联合路由选择及规则缓存算法开展研究,主要研究内容如下:首先简要介绍了SDN的基本概念和系统架构,并在此基础上简述了SDN的关键技术,并对路由选择及规则缓存相关算法进行总结阐述。同时,对上述算法的不足之处进行了简要分析。针对SDN网络中的多用户流场景,综合考虑流守恒、网络可用资源等约束条件,研究多流联合路由选择及规则缓存问题。为实现用户流端到端时延性能优化,基于各类限制条件,将联合路由选择及规则缓存问题建模为端到端时延最小化问题。由于原优化问题是难以直接求解的非确定性多项式难(Non-deterministic Polynomial-hard,NP-hard)问题,故将其分解为路由选择子问题,规则缓存子问题和资源共享子问题。通过应用K最短路径算法,基于优先级的启发式算法以及拉格朗日对偶法分别对各子问题进行求解,得到联合路由选择及规则缓存优化策略。针对网络中多个用户流请求动态到达及离开的场景,本文提出一种基于成本函数优化的SDN联合路由选择及规则缓存算法。在对交换机缓存开销、控制平面开销以及链路传输能耗进行分析评估的基础上,定义网络成本函数,进而在满足网络资源容量、用户流需求等限制条件下,建模联合路由选择及规则缓存问题为成本函数最小化问题。为求解所建模优化问题,本文提出基于时间窗的批处理策略以在线处理动态到达的用户流请求。对于特定时间窗内的用户流,通过定义其优先级顺序,应用改进的狄克斯特拉(Dijkstra)算法与贪婪算法进行求解,以确定联合路由选择及规则缓存策略。通过仿真验证表明,本文所提算法相比于其他方案具有更优的系统性能。