近年来,随着互联网技术飞速发展,云计算和大数据技术方兴未艾,网络流量正在以前所未有的速度增长。而光网络技术已成为当前网络技术的主流趋势。光互联概念广泛应用在各类型组网环境中,并取得了良好的效果。随着对光网络技术的进一步研究,弹性光网络因其具有更小的交换粒度,显现出优秀的频谱资源管控性能。弹性光网络作为光互联技术发展的新产物,以其对频谱资源利用的灵活性,显现出传统波分复用WDM网络无法比拟的优势,成为当今研究的一大热点方向。另一方面,云计算的发展引发数据中心的崛起,激增的网络用户数和越来越多的业务模式,导致数据中心之间的业务量与日俱增。将弹性光网络应用在跨数据中心网络,即基于弹性光网络技术搭建跨数据中心网络这一课题随即引发了学界、商业界众多学者广泛的研究热情。本文顺应技术发展趋势,针对光互联资源优化问题中基于弹性光网络的跨数据中心网络资源优化问题展开研究。弹性光网络中的资源优化问题就是RMSA问题,即路由、调制、频谱分配问题。与传统波分复用WDM网络中RWA问题,即路由、波长分配问题相比,RMSA问题由于颗粒度变小,计算更加复杂,更难找到最佳优化方案。目前,解决这类问题主要方法有两大类:启发式算法和线性规划。启发式算法对网络的全局优化方面性能不强,线性规划算法可以得到全局最优结果,但受限于计算时间以及目标函数的设置。针对以上问题,本文主要完成了以下几方面的工作:1、对弹性光网络中RMSA问题以及跨数据中心网络(Inter-DC Network)进行调研,了解国内外研究现状,以及待解决问题;2、针对基于弹性光网络技术的跨数据中心网络中静态网络资源规划问题,提出整数线性规划(ILP)模型,以数学建模的方式描述网络资源优化问题,并以资源利用率和负载均衡为优化目标进行求解;3、在仿真工具上选择了开源线性规划工具GNU Liner Programming Kit(GLPK)。对该开源软件进行研究,分析了其中主要算法驱动器的数学原理,完成了网络资源模型的求解以及得出规划方案;4、采用启发式算法,在相同模拟网络环境下对RMSA问题进行求解,对比启发式算法与线性规划结果,做出分析并得出结论。