近年来,云计算相关技术广泛应用,网络服务的多样性需求日益强烈,网络功能虚拟化技术允许在物理机的虚拟机上完成特定功能实现了多样性服务。虚拟网络映射算法是网络功能虚拟化中的关键问题之一,其主要目标是把带有节点约束和链路约束的虚拟网络请求映射到物理网络中,同时最大化基础设施提供商的收益。在虚拟网络的映射过程中,物理网络需要提供资源以部署服务链,一方面,物理节点的启动和运行需要消耗能量,于是网络中将产生大量的能耗;另一方面,随着网络所服务的请求数量的增加,网络中碎片资源将增多,而这些碎片化的带宽资源很可能由于无法满足任何服务链请求的带宽要求而无法得到利用,这样网络中资源消耗速度加快,资源利用率下降,请求接收率也随之下降。针对上述问题,本文提出了一个路径分离和能耗感知的虚拟网络映射方法,并将其建模为一个混合整数线性规划模型。方法提出在执行映射之前先将服务链拆分为多个服务链分块,而后分别映射,以此来最大限度地考虑已开启节点的重用性;其次,在分割完服务链后,根据服务链要求和物理网络剩余资源情况,建立增广网络图,协同地处理节点映射和链路映射,以进一步提高映射优化效果;之后将服务链的映射问题建模为一个混合整数线性规划模型(Mixed Integer Linear Program),其目标为最小化开启节点数目,并且设定节点是否开启为二元变量,设定链路流经的流量占服务链要求带宽流量的比值为连续变量。为了降低求解混合整数规划问题的难度,本文设计了一个服务链约束的最小费用流算法(Service Chains Constrained Min-Cost Flow Algorithm SCMCF)。由于观察到网络流中割的概念和可分离路径的概念是一致的,于是算法考虑建立网络流模型,利用最小费用流算法来实现映射路径的搜索。在算法开始执行之前,先基于增广网络图建立一个网络流模型,具体操作为根据节点的开启状态来设置网络流模型中边的代价,根据链路的带宽容量来设置网络流模型中边的容量。之后应用最小费用可行流算法Edmonds-Karp,寻找一条代价值最小且流量符合服务链要求的可拆分的流路径,得到路径可拆分且能耗最低的虚拟网络映射方案。最后将本文提出的算法和其他算法在两个不同物理拓扑上进行实验,通过对实验结果分析比对表明,本文提出的SC-MCF算法能够有效减少网络中开启节点,提高请求接收率,提高了资源利用率,从长远角度上节省了能耗。