随着云计算以及5G技术的不断发展和推进,网络规模日益扩大,为了适应用户多样化的业务需求,异构化和虚拟化成为未来网络的发展趋势。异构网络由多种网络堆叠组成,其中每个转发节点都拥有多种通信接口,节点之间通过同种网络接口或者跨网协作进行通信。在这种接入环境复杂的异构网络中进行资源分配和虚拟化将十分困难。借鉴软件定义网络（Software Defined Network,SDN）的控制转发分离的思想,物理网络通过集中式控制器收集转发设备信息,并将各种异构网络资源抽象为资源池进行统一管理。当用户通过虚拟网络建立请求申请资源时,控制器通过虚拟网络映射算法将虚拟节点和链路映射到部分物理节点和链路上,从而为该请求分配物理资源。在异构网络中,如果资源映射不合理,一方面不能充分发挥异构网络链路资源丰富的优势,另一方面频繁进行跨网通信反而可能导致网络整体性能下降。因此,论文针对异构SDN网络场景中虚拟网络映射算法进行研究,旨在实现高效合理的网络资源分配及虚拟化方案。首先,论文基于现有虚拟网络映射问题模型,提出了一种基于链路剩余带宽的启发式在线网络映射算法。在异构网络中,节点进行跨网协作通信时,中间转发节点会引入协议转换开销。论文首先针对传统映射模型对异构网络切换考虑不足的问题,定义了异构网络切换代价,然后将其引入物理资源开销模型中,并且以最小化物理网络开销作为算法优化目标,使得算法计算出的映射方案物理资源消耗更少。同时,针对传统链路映射方案中对直连节点间多链路考虑不足的问题,论文将路径松弛算法引入链路映射方案选优中。仿真结果表明,相较于目前已有的 VNE-G-SP、VNE-R-ViNE-SP 和 VNE-G-LMAoKS 算法,论文提出的算法能够提高虚拟网络请求成功率,提高网络资源利用率,减少物理网络消耗的资源。其次,论文针对同时具有时延和带宽约束的多QoS需求的虚拟网络建立请求,提出了一种基于蚁群算法改进的带宽时延感知的虚拟网络在线映射算法。论文针对现有蚁群优化映射算法在蚂蚁随机搜索中对异构网络切换考虑不足的问题,通过将剩余带宽资源和异构切换代价引入启发函数和信息素模型中,使得蚁群在搜索过程中更倾向于寻找剩余资源丰富的同构链路。同时针对蚁群映射算法在链路映射过程中没有利用信息素的问题,论文引入同阶段映射中增广图的概念,使得链路映射过程可以充分利用每条异构物理链路上存储的信息素,从而可以更容易逼近最优解。仿真结果表明,相较于VNE-Greedy和VNE-AC算法,论文提出的算法能够提高虚拟网络请求成功率,优化蚁群搜索方案,提高网络资源利用率,减少物理网络资源支出。最后,论文对全文研究工作内容进行总结,并对下一步研究工作进行展望。