随着当前网络应用规模的不断扩大、新兴业务不断涌现,传统的以IP为核心的网络结构僵化、核心功能单一,导致网络承载不堪重负,可控性和演变能力低下,难以灵活、有效地承载各类新兴、需求多变的网络业务。且现有措施大多是对其进行修补或是简单扩展,并未从根本上满足泛在互联、融合异构、可信可管可扩等需求。本文依托国家973计划项目“可重构信息通信基础网络体系研究”,以全新的思想探索一种新型网络服务提供模式。可重构网络基于网络结构的自组织、功能的自调节和业务的自适配,通过构建面向业务的可重构服务承载网,最大程度地弥合网络能力与业务需求之间的时变鸿沟,最终使网络能够有效地适配多变的业务需求。因此,可重构服务承载网需要在满足业务需求并提供定制化服务的同时,根据业务以及网络的动态变化优化资源配置,充分提高网络的资源利用率。基于上述出发点,本文以增强网络的动态服务提供能力为核心,以多样化服务承载需求和网络资源提供的最佳匹配为目标,通过服务承载网的动态构建为用户提供多样化的网络服务,研究支持业务自适应的可重构服务承载网核心运行机理。具体而言,本文的主要工作如下:1.针对现有承载网构建中忽略业务需求动态变化的缺陷,提出了一种面向业务需求动态变化的服务承载网构建算法(Dynamic Service Request-oriented RSCN,DSR)。该算法基于业务需求的动态特性,定义了服务承载网构建花费,并以最小化构建花费为目标,进行服务承载网构建;根据业务需求类型及其变化状态,设计了相应的服务承载网动态构建算法。仿真结果表明:与现有未考虑业务动态变化的算法相比,DSR算法在满足业务需求的同时,能够实现较高的构建成功率和收益花费比。2.为解决不同业务对有限的底层网络资源共享时产生竞争的问题,提出了一种基于请求竞争的服务承载网构建算法(Request Competition-based RSCN,RCR)。该算法引入博弈论的思想构建了合作博弈模型。通过周期映射,将时间周期内的构建请求聚类,有效权衡了最大化构建收益和最小化构建请求与建立的等待时间。同时,算法实时感知业务变化,动态调整服务承载网的构建,最终达到整体系统的利益最大化。实验表明:与ViNEYard算法相比,虽然RCR算法的构建成功率没有明显优势,但却具有较高的服务承载网构建收益。3.针对高效利用有限底层网络资源的问题,提出了一种基于拓扑感知的服务承载网动态重构算法(Dynamic Topology Awareness-based RSCN Reconfiguration,DTAR)。算法将节点或链路所承载的最短路径数作为资源关键度的衡量指标,优先映射满足业务需求的非关键资源,能够有效避免底层网络瓶颈资源的出现;通过动态感知底层资源的使用程度,发现紧要资源,并依据不同业务需求对服务承载网进行自适应调整,有效地提升了服务承载网请求的构建成功率。最后,对算法进行了实验仿真,结果表明:与算法G-SPR和WD-VNE对比,DTAR算法在提高构建成功率的同时,具有较高的收益花费比和资源均衡度。4.针对底层网络故障带来的负面影响,提出了一种基于网络资源动态感知的服务承载网自愈算法(Network Resource Dynamic Awareness-based Self-healing RSCN,NRDAS)。通过动态感知底层网络资源,提取了网络资源约束和负载均衡约束,有效地降低了服务承载网的构建花费;引入Q学习的方法,建立了服务承载网自愈模型,当网络发生拥塞或故障时,能够及时动态调整,实现了对不同业务需求的高效承载。最后,对算法的构建花费进行了理论分析,并实验仿真了业务适配度、自愈成功率和资源均衡度等性能指标,结果表明:与算法SVNE和BLMA相比,NRDAS算法降低了服务承载网构建花费,具有良好的业务适配和自愈能力。