传统的计算机网络中流量的传输依靠分布式路由器通过路由协议和算法等自律控制,数据链路层与网络层同时具有转发和控制能力。其控制能力是分布式的,各个网络转发设备数控一体,自律分散。导致它们异常复杂,难以管理,也很难通过动态修改网络配置以响应故障、负载和更改。为了解决传统网络的局限性出现的软件定义网络（Software-Defined Networking,SDN）具有灵活管理、集中控制等诸多优点。但是随着网络规模的不断增大,在多个控制器的分布式架构中,每个控制器分别管理域内的转发设备,各个域内的转发设备流量不稳定,从而引起它们之间负载分布不均衡的问题。因此,本文研究了如何动态平衡控制器之间负载的问题,主要贡献如下:（1）提出一种基于预测的SDN负载均衡双重权重的交换机迁移方案。交换机的迁移速度受到当前控制器负载的影响。在交换机迁移是必要的前提下,越早的进行交换机迁移可以提高迁移的速度。本文设计了一种基于预测的SDN负载均衡双重权重的交换机迁移方案。该方案通过预测的方式提前知道控制器高负载的出现时间以启动负载均衡操作。同时提出了触发式的负载通知算法,解决了分布式控制器之间周期性的被动负载通知带来的额外处理和通信开销。为降低交换机的迁移频率,本文利用了历史负载和未来负载,提出了双重权重的交换机迁移算法,通过实验对比证明了该方案的有效性。（2）提出一种基于ARIMA的改进熵的SDN负载均衡方案。为了解决集中式架构导致的单点故障和扩展性等问题而提出了分布式架构。但在分布式的控制平面上,多个控制器之间缺乏灵活的流量平衡机制,很容易导致控制器之间的负载分布不均。针对分布式SDN控制平面,提出基于自回归综合移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA）的改进熵的SDN负载均衡方案。该方案根据过去的流量数据,利用ARIMA进行多步预测,得到多步流量预测结果。同时,还提出了触发式负载信息同步策略,降低信息同步导致的额外通信开销。应用方案提出的基于改进熵的交换机选择算法和最佳控制器选择算法可以解决频繁的交换机迁移问题和减少触发负载均衡操作次数。通过对比实验表明了该方案具有的优势。