近些年来,随着网络中视频点播以及网络电视等服务形式的越来越多,网络中数据流量呈现爆炸式增长,采用固定的波长分配的传统波分复用光网络已经不能为用户提供高效的服务,不能适应未来高速的、数据量大的以及扩展性强的网络需求。弹性光网络采用更小粒度的、灵活的波长分配技术可以提高网路的效率和灵活性,然而弹性光网络具有比传统光网络具有许多优势的同时也带来了许多挑战,如:弹性光网络中业务的选路以及频谱资源分配、虚拟弹性光网络中的虚拟网络映射问题的资源分配、数据中心间弹性光网络中资源分配问题都是弹性光网络中研究的关键问题。本文主要针对以上几个问题进行了研究,创新性主要体现在以下几个方面:(1)研究了弹性光网络中选路和频谱分配问题。a)网络结点之间进行信息传输时可能会经过某些中间结点,然而当该结点可能会窃听、篡改该信息(即安全性较低)时则不能作为该信息进行传输所经过的中间结点。考虑结点安全性,建立了以最小化网络中最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型,为有效的求解该模型提出了具有较强搜索能力的交叉、变异算子以及局部搜索算子的遗传算法。b)研究了考虑网络的能量消耗、网络中最大占用频隙号两个目标且将选路和频谱分配分别视为两个具有层级关系的不同决策者的决策变量,将最小化能量消耗和最小化网络中最大占用频隙号分别视为上层决策者和下层决策者的优化目标,建立了一个以最小化网络能量消耗为上层优化目标、以最小化网络中最大占用频隙号为下层优化目标的双层优化模型。为有效的求解该模型提出了具有较强搜索能力的交叉、变异算子以及局部搜索算子的遗传算法,并在不同的网络拓扑中进行仿真实验,仿真实验结果表明设计算法的有效性,能够得到比对比算法较小的网络能量消耗较小的网络中最大占用频隙号。(2)研究了网络虚拟化中的虚拟网络映射问题。a)研究了多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射问题,建立了以最小化网络中最大占用频隙号为目标的约束优化模型以确定最优的虚拟结点映射方案,虚拟链路映射方案、以及纤芯分配方案。为有效的求解该模型提出了具有适合于求解该问题的编码方法、种群初始化方法以及具有较强搜索能力的交叉、变异算子的遗传算法。b)研究了考虑网络的能量消耗、网络中最大占用频隙号两个目标及两个不同决策(虚拟结点映射、虚拟链路映射和频谱分配)之间的层次关系,将最小化能量消耗和最小化网络中的最大占用频隙号分别视为上层决策者和下层决策者的优化目标,建立了一个以最小化网络能量消耗为上层优化目标、以最小化网络中最大占用频隙号为下层优化目标的双层约束优化模型。采用了均匀设计的方法以产生比较均匀的初始种群,提出了局部搜索算子以提高求解算法的搜索能力。为验证算法的有效性,不同虚拟网络数目、虚拟网络中结点数目以及不同网络拓扑情况下进行了仿真实验,仿真结果表明本文设计的算法能够得到比对比算法更优的虚拟结点映射方案和虚拟链路映射方案。(3)研究了数据中心间弹性光网络中针对虚拟网络功能服务链的部署的资源分配问题。a)研究中假设每个数据中心仅能提供部分虚拟网络功能而不是提供所有的虚拟网络功能。此外,虚拟网络功能服务链所需的虚拟网络功能划分为两部分,其中一部分是无依赖关系的,另一部分是有依赖关系的(即先后顺序)。为解决该问题,建立了一个以最小化网络代价(包括网络中最大占用频隙号、网络中占用的频隙数以及占用的数据中心的资源量)为目标的全局约束优化模型。提出了以产生较好的初始种群的种群初始化方法,以及具有较强搜索能力的交叉变异算子。b)研究了数据中心间弹性光网络中同时考虑数据中心部署、虚拟网络功能服务链的配置中资源分配问题。为解决该问题,考虑两个不同决策(数据中心部署和虚拟网络功能服务链的配置)之间的层次关系,建立了一个以数据中心数据最少、配置到不同数据中心的VNF数目最均衡为上层优化目标,网络中占用的最大频隙号最小、占用的频隙数最少为下层优化目标的双层约束优化模型。并提出了高效的求解算法,仿真实验结果表明建立模型的合理性和设计算法的有效性,可以得到比对比算法较优的数据中心部署方案和虚拟网络功能服务链的配置方案。