软件定义网络（software-defined network,SDN）是5G移动通信技术和未来6G的重要使能技术之一,它解耦了传统网络控制平面与数据平面,在网络中引入了逻辑集中的全局控制设备,在此基础上为用户提供了灵活的编程接口,帮助用户管理和运维网络。SDN网络极大地增强了业务部署的灵活性和网络管理的便利性。无论是传统网络还是SDN网络,路由算法的优劣都直接影响网络数据转发路径的长度、延时甚至安全,也影响了网络带宽利用率、负载均衡等网络状态的优劣,直接决定了用户服务质量（Quality of Service,Qo S）和用户体验质量（Quality of Experience,Qo E）因素。因此路由算法研究受到大量研究者的重视。由于传统网络不能获取网络的全局视图,所以只能使用分布式路由算法,难以选择最优路由路径集合,制约着网络的可用性和安全性的提升。相较而言,SDN可以感知网络全局拓扑,为实现满足用户特定需求的最优路由路径提供了可能。但如何在复杂的网络环境中和多种目标条件下选择最优路径集合仍然是一个挑战。为了在数据平面上为用户提供带宽保障、时延保障、安全保障以及效率保障,本文旨在研究SDN网络下多目标多路径路由算法,主要工作体现在三个方面:在第一部分工作中,提出了一套带宽优先的多目标多路径路由算法。首先,将SDN网络中的多目标多路径路由问题转化为一个链路分离的多路径选择模型（Link-Separation Multipath Selection,LSMS）。然后结合多目标优化理论中的分层求解思想,改进了迪杰斯特拉算法（Dijkstra algorithm）,以路径剩余带宽、长度以及多路径之间带宽差异为三个优化目标,求解LSMS模型。算法可以保证在多项式时间复杂度内得到满足条件的候选路径集。最后,以贪心地方式在候选路径集中寻找带宽优先的链路分离路径。第二部分工作,提出一种基于Renyi熵的SDN网络异常行为检测方法。由于在后续工作中计划提出一种信任优先的多目标多路径路由算法,该算法需要设计合理的方法用于刻画转发节点的可信程度。鉴于这一需求,设计并实现了一种基于Renyi熵的SDN网络异常行为检测方法。该方法无需引入第三方测量设备,直接利用Open Flow交换机流表信息。首先,通过计算和检测特征熵值,实现异常网络行为的检测。然后,进一步分析Open Flow流表信息,诊断网络异常行为的类型,并定位出出现异常行为的网络节点。第三部分工作,是在前两部分工作的基础上,进一步提出了信任优先的多目标多路径路由算法。首先,使用贝叶斯模型将恶意流量统计量映射为网络节点的信誉值。进一步地,将网络节点的信誉值按不同区间划分为不同信任等级。然后,以路径信任等级、传输延时以及多路径延时差为三个优化目标,求解LSMS模型得到满足条件的候选路径组。最后,以贪心地方式在候选路径集中寻找信任优先的链路分离路径。最后,论文总结了当前研究工作,分析了现有研究的不足,并展望了下一步研究方向。