近年来,5G、云计算、物联网（Internet of Things,Io T）迅猛发展,软硬件紧耦合的传统网络设备在扩展性和灵活性上先天不足,已无法满足新时代下复杂多样的业务。而网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）能将网络功能与专用硬件分离,让其以应用软件的形式运行在通用计算设备上,这样不仅缩减了运维成本还能灵活快速地提供服务。但随着NFV的深入推广,业务带宽粒度需求变化很大,纯电网络无法提供足量的带宽,而纯光网络虽能支持大带宽,但在灵活性上又存在不足。由此可见,两者都不能满足新业务的需求。所以,本文引入一种光电混合网,结合了光网络大容量、低功耗的优势,同时还具有电网络相对灵活的特点。该网络能突破传统网络不能提供粗细粒度不同带宽的限制,取长补短,给上层应用提供功能完全、高效的网络平台。在NFV光电混合网络中,业务主要是服务功能链（Service Function Chain,SFC）的部署,其核心是虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）和虚链路的映射,网络需要为它们分配计算资源和带宽资源。然而,现有SFC映射研究大都没有将底层网络的带宽提供特性纳入整体考量,这使得这些研究不能直接应用于NFV光电混合网络场景。所以本文研究的问题是如何在NFV光电混合网络中进行最优的SFC映射和资源分配。本文先建立以收益为目标的NFV光电混合网络SFC映射问题的数学模型,该收益主要由节点上因VNF资源售卖而获取的收益减去服务器与链路产生的代价得来。因VNF映射问题为NP难问题,所以本文运用马尔可夫近似技术,设计对应的马尔可夫近似算法求得了原问题的近似最优解。仿真结果表明,算法构造的马尔可夫链随时间在不同的状态之间游走,最终收敛,让系统在绝大部分时间内保持最优。最后,又基于动态业务场景:SFC随时间分批到达和离开网络,建立起NFV光电混合网络的能耗模型。然后引入一个整数线性规划模型（Integer Linear Programming,ILP）和三种分别基于能耗、最大映射数目、能耗和映射数目皆考虑的启发式算法。这三种启发式算法都通过在资源分配时关闭空闲设备来实现节能,并在能耗和SFC请求接收率之间进行权衡。通过仿真与ILP基准进行比较后,数值结果表明了所设计的三种启发式算法的有效性,且相对ILP都明显降低了能耗。