光网络中的波分复用技术(WDM)不仅满足了现有因特网中对于带宽的需求,也为将来可能在局域网和广域网中出现的具有巨大带宽需求的新应用提供支持。现在一条光纤链路利用波分复用技术能成倍的支持互不重叠的波长数目,其中每个波长都具有10G- 40G的带宽容量。同时光网络中的资源分配问题越来越得到重视,即如何在相对有限的资源下提供更多的服务,并且能满足业务的QoS需求,其中路由和波长分配问题是资源分配中的主要问题。本文第二、三章介绍光网络中保护的资源分配问题,第四章介绍光网络的资源分配问题。由于光网络的巨大传输容量,光纤的断裂或其他网络节点设备的失效势必将会使得大量的业务丢失,可能遭受比传统网络更大的损失。光网络中的保护机制可以使得在发生故障时能及时的切换到备用资源,确保网络信息的顺利传输。本文的第二章建立了静态路由和波长分配问题的保护模型,同时针对大规模网络的路由和波长分配问题提出了分解机制。本文利用Bender分解算法对大规模网络的整数线性规划ILP模型进行了分解求解。求解ILP模型可以得到资源分配的最优解,但是该问题是NP-C问题,在网络规模较大的时候求解时间较长,甚至可能造成计算机内存资源消耗殆尽而找不到可行解。在数学理论上,通过数学的分解方法对ILP模型进行分解后求解,可以降低问题规模并得到和原模型相同的最优解。通过此类方法。本文将模型进行了分解,仿真结果说明,分解算法可以得到接近于原问题的解,且求解时间和内存消耗都较少。在时隙WDM网络中,信息在光信道中均以“帧”的方式进行传输,每一帧又进一步划分成多个“时隙”。显然,相对于以波长为粒度的非时隙WDM网络而言,利用相同数目的光信道,时隙WDM网络可以建立更多的连接。本文的第三章在静态业务请求下,提出了时隙分配的ILP模型。文中的仿真在网络规模较大时,直接求解将得不到最优解,只有通过分解方法才能得到最优解,同时也验证了ILP模型的正确性。在实际应用中,每个业务的通信速率往往远远低于一个波长的最高传输速率。显然,为每个业务提供一个专用波长或者端到端的独立光路连接,资源利用率低且不经济。在WDM光网络中,需要研究如何有效地为这些低速业务建立连接。业务量疏导是将多个低速业务连接聚合起来用一个光路传输,可以有效地解决这类问题。在实际网络中,很多业务并不仅仅是点到点之间的连接而且还会有其他各种不同的物理约束。本文的第四章对于具有复杂物理约束的业务量疏导问题,提出了基于部分组合和最大收益的捆绑算法。测试结果表明,利用捆绑算法可以有效的解决具有复杂物理约束的业务量疏导问题,并且消耗的总的网络资源少,更符合大规模网络的应用。第五章对全文进行了总结和展望。