随着新型业务的不断发展,光网络面临着巨大的挑战。与传统业务相比较,新型业务有着动态性丰富并且难以预测的特点,同时它们对于时延和带宽提出了更苛刻的要求。传统的光传输技术由于受到带宽瓶颈的限制,无法满足日益增长的业务需要。丰富的动态性也使光网络动态资源的分配变得十分复杂。数字孪生（Digital Twin,DT）作为智能制造业中的新兴信息技术,致力于实现低成本、高效率的物理设备动态建模和控制。与此同时,深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）被证明能够通过与环境的实时交互来感知复杂的环境状态并学习最佳策略,可以用作数字孪生的使能技术。本论文分析了数字孪生技术在光网络中可能的应用方向,描述了光网络中的数字孪生架构,并指出了将深度强化学习和数字孪生相结合可以带来的优势。基于深度强化学习使能的数字孪生技术,通过对可编程光收发机（Programmable Optical Transceiver,POT）进行智能配置,实现了光网络中的动态资源分配。论文的主要创新点如下:第一,在接入网场景下,为了保证时延性能,业务通常占用较大带宽,这就造成了带宽浪费。针对此接入网环境,提出了一种采用DRL-enable DT的可编程光收发机配置方案。该方案使用了数字孪生技术,基于深度强化学习算法,对学习提升模型进行了实现。该方案能够适应网络条件和物理条件的变化,同时对网络时延和带宽占用进行优化。仿真结果表明,在时延仅提升0.7%的代价下,减少了 19.4%的频谱占用。最终实现接入网中可编程光收发机的自适应配置。第二,在传送网场景下,渴望提高传送网的频带利用率,提高整个网络的吞吐量。提出了并实现了光传送网中基于DRL-enable DT的可编程光收发机配置方案。实验结果表明,与基于静态控制模型和神经网络的传统方案相比,所提出的方案平均可以降低7.0%的阻塞率,并提高15.5%的吞吐量。