与传统网络不同,软件定义网络将控制与转发功能分离。控制器是控制平面的核心设备,主要负责路由的决策。交换机是数据平面的重要组成部分,主要负责数据的转发。目前控制平面的体系架构分为单控制器架构和分布式多控制器架构。与单控制器架构相比,分布式多控制器架构有效地提升了网络的服务质量,但也带来了一些问题。例如,在分布式多控制器架构中,控制器的数量和放置位置会影响整个网络的性能,因此如何合理地放置控制器成为了重点研究问题之一。本文针对分布式多控制器架构中的扁平控制方式,通过改进密度峰值聚类算法,提出了一种扁平式多控制器放置算法MCPDP（Multi-controller Placement Algorithm based on Density Peak）。所提 MCPDP算法首先利用信息熵思想来自适应确定截断距离dc值,从而更好地找到聚类中心。其次,通过寻找决策图中的跳跃点从而自动确定控制器的数量和位置。最后,计算交换机到每个控制器的控制路径可靠度,将交换机分配至相应控制器的管理域中,从而提升整个网络控制路径的可靠度。仿真结果表明,MCPDP算法能有效地降低网络时延,提升网络可靠性。本文针对分布式多控制器架构中的层次控制方式,通过改进近邻传播聚类算法,提出了一种层次式多控制器放置算法MCPAP（Multi-controller Placement Algorithm based on Affinity Propagation）。所提MCPAP算法首先利用节点之间的最短路径距离来构建相似度矩阵,通过迭代计算初步确定局部控制器的部署数量和位置。其次,计算交换机到每个局部控制器的控制路径可靠度,将交换机分配至相应局部控制器的管理域中,从而提升整个网络控制路径的可靠度。然后,利用启发式算法改变参考度p找到使得控制器间负载差异度最小的局部控制器放置方案,将此方案作为局部控制器的最终部署方案,从而确保整个网络负载均衡。最后,计算每个局部控制器到其它局部控制器间的距离之和,从而确定全局控制器的放置位置。仿真结果表明,MCPAP算法能有效地降低网络时延,提升网络可靠性,保证网络负载均衡。