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现如今各个领域的应用正在产生大量的数据，这些数据被称为大数据。由于协作分析、备份、虚拟机迁移等原因，不同节点生成的大数据可能需要通过网络传输到其它节点。因此，以快速、可靠的方式传输大数据已经成为一项至关重要的任务，但这超出了传统网络的能力。近年来，融合了SDN技术同时具备带宽预留服务的高性能网络(HPN)已成为大数据传输的有效解决方案。现有的基于高性能网络的带宽调度研究主要是在单路径上传输，主要考虑的是用户请求被调度成功的数量以及完成时间两个性能指标，而带宽消耗比率也是影响带宽预留性能的主要因素。本文研究在高性能网络中针对不同类型的请求，以灵活的多路径进行带宽调度，以达到用户成功处理请求数量的最大化，并兼顾以最少的带宽消耗比率，在平均最早的完成时间来调度。本文主要从以下几个方面来介绍研究内容：
(1)本文考虑了不同类型的请求，传输过程中带宽固定的请求Fixed-BRR和传输过程中带宽可灵活的请求Flexible-BRR，并定义了带宽消耗比率来表示传输过程中的用户请求消耗的单位带宽。针对不同的请求，以请求调度成功率，调度成功的请求的平均带宽消耗比率，调度成功的请求的平均完成时间作为性能指标定义了两个问题，即基于固定带宽预留请求的调度问题(SP-FBRR)和基于可变带宽预留请求的调度问题(SP-VBRR)，这两个问题被证明都属于NP完全问题。
(2)针对不同类型的请求调度问题，本文提出了不同的启发式算法。对固定带宽限制的预留请求问题，本文提出了灵活最短路径调度算法(Flexible Shortest Path Scheduling Algorithm，FSPSA)。算法采用修改的迪杰斯特拉算法SWPA找一条或者多条最短最宽路径进行传输，选择消耗带宽少的路径为最佳路径。对可变带宽的预留请求问题，提出了灵活路径灵活分配带宽的调度算法(Flexible Path Flexible Allocation Bandwidth，FPAB)。算法采用固定带宽可变路径(Fixed Path with Variable Bandwidth， FPVB)的模式，同样采用SWPA寻找灵活的多路径，传输过程中带宽不固定，可随时隙的变化而变化。为了进一步提高时隙带宽的利用率，在算法FPFAB的基础上进一步提出了提高的灵活路径灵活分配带宽的调度算法(Improved Flexible Path Flexible Allocation Bandwidth，ImpFPAB)。
(3)针对本文提出的算法进行仿真实验验证。通过收集真实的HPN拓扑数据，搭建仿真环境，对提出的不同问题的算法进行小规模和大规模的实验，并分别和已有的算法FBR-maxR，MINBP-ECT进行对比。实验结果表明，本文的算法相比现有的算法均有更好的优越性。
(1)本文考虑了不同类型的请求，传输过程中带宽固定的请求Fixed-BRR和传输过程中带宽可灵活的请求Flexible-BRR，并定义了带宽消耗比率来表示传输过程中的用户请求消耗的单位带宽。针对不同的请求，以请求调度成功率，调度成功的请求的平均带宽消耗比率，调度成功的请求的平均完成时间作为性能指标定义了两个问题，即基于固定带宽预留请求的调度问题(SP-FBRR)和基于可变带宽预留请求的调度问题(SP-VBRR)，这两个问题被证明都属于NP完全问题。
(2)针对不同类型的请求调度问题，本文提出了不同的启发式算法。对固定带宽限制的预留请求问题，本文提出了灵活最短路径调度算法(Flexible Shortest Path Scheduling Algorithm，FSPSA)。算法采用修改的迪杰斯特拉算法SWPA找一条或者多条最短最宽路径进行传输，选择消耗带宽少的路径为最佳路径。对可变带宽的预留请求问题，提出了灵活路径灵活分配带宽的调度算法(Flexible Path Flexible Allocation Bandwidth，FPAB)。算法采用固定带宽可变路径(Fixed Path with Variable Bandwidth， FPVB)的模式，同样采用SWPA寻找灵活的多路径，传输过程中带宽不固定，可随时隙的变化而变化。为了进一步提高时隙带宽的利用率，在算法FPFAB的基础上进一步提出了提高的灵活路径灵活分配带宽的调度算法(Improved Flexible Path Flexible Allocation Bandwidth，ImpFPAB)。
(3)针对本文提出的算法进行仿真实验验证。通过收集真实的HPN拓扑数据，搭建仿真环境，对提出的不同问题的算法进行小规模和大规模的实验，并分别和已有的算法FBR-maxR，MINBP-ECT进行对比。实验结果表明，本文的算法相比现有的算法均有更好的优越性。