随着网络规模的不断扩大和各种复杂业务的应用,如何有效获得网络状态信息对优化网络设置加强网络管理、提高网络服务质量和确保网络安全至关重要。网络测量是获取网络状态信息的直接有效手段。根据测量方式的不同,网络测量一般分为被动测量和主动测量。被动测量方式通过在网络中接入测量探针,记录和统计网络链路或节点上业务流量的信息。主动测量通过向目标链路或目标节点发送探测包来测量链路或端到端的延迟、带宽和丢包率等网络性能参数。不管是主动测量还是被动测量,都需要付出一定的测量代价。测量代价一般分为设备部署维护代价、测量行为对网络影响产生的代价和测量信息收集代价。随着现代网络测量所需测量信息的增多,测量频率的加快,网络测量代价不断提高。因此,对降低测量代价的网络测量模型及算法的深入研究变得极具现实意义。对于基于主动模型的网络测量,降低测量代价的优化方法主要通过减少测量站点部署,减少探测包的发送。测量站点的部署问题可映射为最小覆盖问题,当确定部署站点后,则需求取合理的测量分配,使得测量代价相对较低。现实中网络路由信息动态变化,这就要求测量方案具有动态适应性,保证在所有网络变化的情况下仍能对整个网络进行测量。另外测量站点的选取也制约着测量分配,如何取得站点和测量分配的平衡是研究中应当考虑的问题。而在基于被动模型的网络测量中,优化方法是寻找最少的测量部署站点集,并尽可能减少对网络信息的重复测量。其中测量站点的选取问题可映射为顶点覆盖问题,通过对流量规律利用,可将问题归约为弱顶点覆盖问题,从而一步减少测量站点的部署。另外通过对网络协议原理,对网络流量进行划分,则可进一步减少对网络业务的重复测量。本文就主动测量的站点选取、测量分配和被动测量的站点选取算法进行了研究实现。在主动测量中,引入了基于链路使用代价的测量模型,充分利用探测结果来减少测量包发送的数量并降低测量代价。基于此模型的测量分配方案根据探测结果动态分配探测包,使其适应动态变化的网络环境。对于被动网络测量,引入流守恒规律将站点选取问题映射为弱顶点覆盖问题,然后通过先贪婪求解,再回溯去冗余的方法求取更优的测量集。最后,对上述算法进行了仿真实现,通过与其他算法的比较,证明本文所给出的算法获得更优的站点集和较低的测量代价。并就测量信息的收集及本文算法的实际应用进行了探讨和论述。