随着云计算、大数据以及电商等相关业务的迅速发展,导致移动互联网的用户数量呈爆发式的增长,用户对流量的需求越来越大,这样对传统的以IP为核心的网络架构提出了更高的要求。软件定义网络(Software Defined Network-SDN)具有控制平面与数据平面解耦、灵活的可编程性和更加细粒度的流量控制等特性,而且比传统网络更容易获得全网的拓扑。SDN网络比传统的网络更容易收集网络资源信息,动态的调整负载均衡策略,有效提高网络资源的利用。因此本文将研究一种基于SDN的负载均衡方案来解决传统网络中存在的问题,使网络达到负载均衡的状态。本文首先对SDN的体系结构以及传统的负载均衡算法进行相关研究,利用SDN的控制层与数据转发层相分离,网络应用层可以通过北向接口协议灵活编程的特点,将基于SDN的负载均衡方案划分为服务器负载均衡模块和链路负载均衡模块,服务器均衡模块通过对服务器的性能指标采集,及时掌握服务器的状态,并利用动态的基于服务器性能的算法计算出服务器的权值,使得每次处理数据都能找到性能最优的服务器。而链路均衡模块,尝试使用优化的蚁群算法,利用控制器可以获得整个网络拓扑结构的特性,将算法运用于控制器中,来计算出整个网络负载最小的链路,同时控制器更新转发策略下发到交换机的流表当中。此外优化的蚁群算法中存在着对负载均衡影响很大的参数,本文通过仿真实验对这些参数进行取值,来使得整个网络可以获得良好的负载均衡效果。论文通过仿真平台Mininet和基于Java语言的Floodlight控制器进行仿真,生成基于SDN的网络拓扑架构,使用优化的蚁群算法进行合理的测试,并与传统的负载均衡方案进行了性能上的对比,这种优化的算法明显降低了网络时延,提高了网络吞吐量,并且提高了数据链路利用率,解决了网络中存在的堵塞问题。研究结果表明:本文所设计的负载均衡方案可以很好的实现SDN网络中各链路的负载均衡,并且改善了网络的性能,达到了预期的设计效果。