在云计算和互联网技术飞速发展的背景下,弹性光网络虚拟化技术通过使逻辑上相互隔离的多个虚拟光网络共享底层光网络资源,提高了网络资源利用率。本文针对虚拟光网络如何高效的利用底层光网络资源问题,分别从两个不同角度提出了新的动态虚拟光网络映射算法。首先,本文提出了节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法。算法在进行虚拟节点映射时不仅考虑了节点的计算容量、空闲频谱资源以及要映射节点和已映射节点的对应关系,而且在节点映射阶段,就考虑了链路映射,将一个虚拟节点的相邻虚拟节点就近映射到一个物理节点的周围,该算法做到了节点与链路的协作,避免了逻辑上很近的虚拟节点被映射到距离很远的物理节点,减少网络频谱资源的浪费。同时本文就如何高效的进行频谱资源分配提出了链路空闲频谱连续度最大的频谱块优先进行频谱分配算法,算法首先在需要进行频谱分配的路径上找到所有可以满足业务需求的空闲频谱块,然后分别将业务放入不同频谱块,计算空闲频谱连续度最大的频谱块完成频谱分配,该算法在一定程度上降低了网络频谱碎片的产生,实现了频谱资源的合理分配。其次,本文提出了基于K均值聚类划分的动态虚拟光网络映射算法。算法首先根据虚拟光网络业务请求情况,将物理网络动态的划分成K个聚类,划分的聚类保证聚类内节点之间距离相对较近,同时聚类内节点个数不能少于虚拟光网络节点个数,然后直接在某一个聚类里面完成虚拟光网络映射即可。由于聚类内节点距离相对较近,在进行链路映射时会减少长跳路径的加入,减少网络资源的消耗,增加可以映射的虚拟光网络个数。同时提出了改进的K-means聚类划分的动态虚拟光网络映射算法,即物理网路区域中心节点可跨聚类划分的动态虚拟光网络映射算法。在进行聚类划分时如果某个物理节点到不同的聚类中心都比较近,可以将这样的物理节点加入不同的聚类,这样做使得划分的聚类内节点间的距离相对更近,进一步提升了虚拟光网络映射性能。仿真实验表明,本文所提算法在业务阻塞率和链路利用率性能上都有了明显改善。