近年来,云计算技术的飞速发展和大数据的提出,使各种新型的互联网应用相继出现。由于数据存储和云计算业务需求增大,网络需要处理的流量也日益增加。传统TCP/IP网络的封闭式结构存在着带宽利用率低等问题,阻碍负载均衡技术的发展,如何最大化的利用有限网络资源是当前互联网技术亟需处理的问题。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的诞生打破了传统网络的封闭性,增加了网络的灵活性,满足了不断更新的网络需求。SDN将控制平面和转发平面相分离,控制器可以实时获取网络中的状态信息以更好的管理网络,便于更好地实现网络负载均衡。本文对软件定义网络中的负载均衡技术进行研究,完成的主要工作如下:结合数据中心网络中流量呈现出局部性和动态性的特征,本文提出一种基于流调度的负载均衡路由算法。首先,该算法根据控制器监控的网络基本信息,为网络中所有路径设置一个权重,此权重考虑链路临界值和链路拥塞度,根据权重选择传输数据流的最佳路径。然后当网络触发负载均衡门限,定位负载最大的链路并选择满足限定条件的大流进行调度。基于RYU控制器以模块形式实现本文所提算法。最后,通过Mininet实验平台实现对所提算法的性能分析,与ECMP算法、DLB算法在平均带宽利用率、平均时延和流量负载分布等网络性能指标做出对比,验证了本文所提基于流调度的负载均衡策略的有效性。在解决网络负载均衡的同时,不仅需要考虑链路容量的限制,还要考虑交换机流表容量的有限性。针对上述问题,本文对负载均衡问题建模并使用蚁群算法求解,基于两种启发式信息来计算状态转移概率,并采用合适的信息素更新规则更新路径上的信息素。通过仿真验证所提算法的可行性和有效性,并将本文所提的ACLB算法与GDMR算法、PDMF算法在传输成功率、最大链路利用率和交换机流表中流表项数目等三个方面进行比较,结果表明ACLB算法整体性能优于上述两种算法。