随着科学、工程和商业应用等领域的广泛信息化,其生成数据的规模不断增大,引出了如大规模数据传输和保证传输服务质量的诸多问题。为了应对这些挑战,各国纷纷研发如互联网2(Internet2)和能源科学网络(ESnet)的下一代研究网络以支持大规模数据传输、高性能远程数据分析和可视化,在合作机构之间提供高速的按需数据访问。这些网络称为高性能网络,具有高带宽链路、端到端QoS保障可预测性和可靠性的数据传输,能够在数据(特别是海量数据)准备传输时提供专用通信信道和带宽预留服务。在高性能网络中,带宽预留算法的优劣直接影响网络性能,本文对高性能网络中带宽预留的以下三个方面进行了研究:(1)研究了最大化k个链路不相交路径的总带宽(k>1)问题,证明此问题是NP完全问题,根据最短最宽路径算法中资源最小化的思路提出并实现了一个启发式的最大K路径带宽算法(MKPBA)。实现MKPBA并与现有解决算法MBA的修改版本(ImpMBA)相比较以评估其性能,仿真结果表明该算法在带宽值和完成用户请求的比例方面优于对比算法。(2)结合即时调度响应快和周期调度关注总体性能两者的优势,研究了即时调度中周期调度数量最大化问题。提出并实现施加准入控制的最小跳数给定带宽路径调度算法(FBMHA),同时给出迭代使用最短最宽路径调度的贪心算法——Greed-MSR。对FBMHA算法与Greed-MSR算法进行大量的实验,实验结果表明FBMHA算法相比于Greed-MSR算法在调度成功数量和传输数据量方面有较大提升。(3)研究周期调度中最大化调度请求数量问题,说明此问题是NP完全问题并且难以近似。实现了一个启发式的基于多路径的灵活调度算法(FSABM)。将FSABM与按需安全电路和预约系统(OSCARS)使用的算法——OSCARS-MaxR-DC及目前单路径周期调度最大化调度请求数量算法中效果最好的FBR-maxR算法进行比较以评估性能,实验结果表明FSABM算法相比于对比算法具有更好的整体调度性能——具体为更高的调度成功率和传输数据量。