随着云计算、大数据、互联网物联网的快速发展,IP业务需求呈现指数级增长趋势,传统WDM光网络灵活性差、资源浪费严重,无法满足大容量、高灵活性骨干网需求。新一代光网络,频谱灵活光网络,拥有高灵活性和可扩展性,能更合理的利用频谱资源。在频谱灵活光网络发展过程中,针对它控制平面策略单一,算法固定,不适用于业务变化频繁等问题,引入频谱认知光网络,通过认知反馈等方式改善它的性能、提高灵活性,促进其进一步发展。资源优化问题作为频谱认知光网络中的关键问题,是本文研究的重点。本文围绕频谱认知光网络中的资源优化问题,以业务带宽属性为切入点,深入研究了路由和频谱分配的方式,提出新的资源优化算法,降低了业务阻塞的概率,使网络性能得以提升。本论文的主要研究工作和成果如下:第一,针对频谱认知光网络存在的业务复杂性、路由与频谱分配策略多变性以及网络高效性等方面的问题,提出了一种基于频谱工程的频谱认知网络架构。并在此架构基础上,研究路由与频谱分配过程和相应的实现策略。第二,在频谱分配算法方面,针对业务带宽属性的不同,提出基于带宽感知的频谱预规划方案。在业务认知过程中,调整频谱规划方案和频谱分配方式,实现更合理的频谱分配策略。依据频谱规划方案和频谱分配方式的不同,提出了等分频谱-首适应频谱分配算法(ESD-SFSA)、等比例划分频谱-首适应频谱分配算法(PSD-SFSA)、等分频谱-分区频谱分配算法(ESD-TSA)和等比例划分频谱-分区频谱分配算法(PSD-TSA)四种不同的频谱分配算法。仿真结果表明,PSD-TSA性能更优。第三,在路由优化算法方面,基于感知业务带宽和拓扑链路,提出路由过程中频谱预规划的方案。在路由过程中,经过频谱认知方式,反馈链路频谱的状态信息,适时调整路由权重调控参数,实现更合理的路由优化策略。并通过仿真验证了该路由算法的可行性。最后,结合本文所提出的频谱分配和路由方式,探讨了两者的关联和影响,在基于带宽属性的频谱认知资源优化算法研究方面,给出了新颖的资源优化方式,仿真实验证明,该算法在提高频谱利用率、降低业务阻塞率等性能方面,普遍拥有较好的表现。同时也证明了,在选择频谱分配方法和路由算法的调控参数过程中,根据不同网络状态和业务状态,基于认知反馈方式选择不同的分配方法和调控参数,在一定程度上改善了算法性能。