为了在未来移动网络中支持多样化的业务,满足其对高速率、低延迟、无缝覆盖和密集连接等方面的不同需求,网络切片被提出用于在在单一网络中为各服务分别创建定制化的逻辑网络,从而实现灵活高效的软件定义移动网络。同时,软件定义移动网络可以采用流量工程,在大时间尺度上对网络切片容量进行规划,在小时间尺度上调整业务流转发路径和带宽分配,从而显著提升网络效率。流量工程已被互联网和移动网络所广泛采用,但是由于软件定义移动网络多样的业务需求和基于网络切片的全新架构,流量工程具有新的范畴和定义,也亟需新的技术和方法。基于软件定义网络（SDN）技术,流量工程可以通过逻辑中心化的控制器,利用全局的网络信息和控制能力进一步提高网络效率。同时,传统流量工程方法也可以得到扩展,从而实现各个网络切片的带宽和处理资源的优化分配。然而,将流量工程应用到软件定义移动网络仍面临许多挑战,包括算法的复杂度、共存切片的资源分配以及切片重配置等问题。本文通过研究上述问题,将流量工程与网络切片技术结合,从而提高软件定义移动网络的运行效率。首先,本文研究核心网和回传网络中面向业务流的链路资源分配算法。在理想的业务流与数据网关关联策略下,本文设计了一种改进的完全多项式时间近似算法（i-FPTAS）,用于降低求解以网络负载均衡为目标的多商品流问题（IFDA-TE）的复杂度。为了减小数据网关之间的协作开销,本文考虑两种基站/业务流与网关关联的策略,并将对应的流量工程问题（MBODA-TE和MFODA-TE）构造成混合整数规划问题并设计了相应的高效算法进行求解。另外,MFODA-TE的性能非常接近无网关关联约束情况（IFDA-TE）的性能,因此能够保证较高的网络资源使用效率;而MBODA-TE相比之下有一定的性能损失,但由于其计算的高效性使其可以应用于大规模网络的资源分配。然后,本文采用基于流量工程的方法研究网络切片的容量规划问题。本文通过扩展传统流量工程问题,对链路带宽和节点处理资源分配进行优化以实现网络负载均衡。考虑到软件定义移动网络中网络切片提供商（NSP）和服务提供商（即网络切片客户,NSCs）相互独立并追求各自收益的最大化,切片的容量规划需要考虑资源可用性以及网络经济机制,以优化资源利用率和提高NSP和NSCs的收益。因此本文研究将切片容量规划与资源定价结合的定价博弈模型,优化基于无序服务功能链（SFC）和具有弹性需求业务的切片的容量。本文针对简单网络场景分析了最优定价,而对于复杂的网络则难以求得最优定价的闭式解。因此,本文提出一种基于资源使用量的定价算法,从而实现网络负载均衡,获得近似最优的社会效益并保证NSP和NSCs的收益。网络切片的实际部署通常要求SFC具有固定的处理顺序,且业务流因该尽可能少地被拆分以减小VNF的协作开销。为了提高切片容量规划方案的扩展性,本文研究了基于有序SFC的网络切片的容量规划问题。考虑到SFC由一系列有序的网络功能构成,本文在问题建模中将每个业务流根据网络功能分段,从而满足业务的处理逻辑。为了实现切片容量规划,本文提出了一种基于对偶问题的资源定价方法,可以在最大化NSP收益和优化资源利用率等其他目标之取得较好的折中。最后,考虑到网络切片中重配置对切片性能的影响及资源开销,本文对业务流资源分配和切片容量的重配置进行了研究。在动态网络环境中,为了维持满意的用户体验以及服务提供商的高收益,切片需要根据业务需求变化和资源可用性及时进行重配置。然而,频繁的切片重配置会导致一定的资源开销,并可能导致业务中断。因此,本文提出了一种混合切片重配置（HSR）方案。其中,针对单个切片的快速切片重配置（FSR）方法在业务流到达/离去的时间尺度上对业务流实施重配置,而结合重配置的切片容量规划（DSR）方法则根据业务需求变化在适当时机对切片资源进行调整。为了最大化切片收益,本文建立了对应于FSR和DSR的非凸优化问题,根据L₁范数可以使优化问题的解具有稀疏性,将重配置代价使用L₁范数来对问题近似求解。本文设计了调度FSR和DSR的算法,使得DSR能够根据业务动态和资源可用性被及时触发,从而提高切片的收益;提出结合资源预留的HSR（HSR-RSV）方案,在切片中保留部分资源以供未来达到的业务使用,从而减少潜在的重配置。因此,本文提出的切片重配置框架可使切片获得高收益,并能够有效地减小切片重配置从而获得更好的服务质量。针对未来移动网络中的急速需求增长以及业务多样化对网络资源分配带来的挑战,本文对软件定义移动网络中的流量工程技术进行的分析、建模和扩展。本文利用微观经济定价机制和凸优化理论等工具,为大规模网络中的业务流资源分配、网络切片容量规划和重配置提供了高效的求解算法,有利于全面发挥软件定义移动网络和网络切片的优势。