针对传统重映射故障恢复算法恢复效率低、服务中断时间长的问题，提出了一种基于等效资源的可重构服务承载网(RSCN)故障恢复算法FRA-ER。算法将故障RSCN恢复问题等价转化为寻找等效资源的问题，一次运算可恢复全部或部分故障RSCN，提高恢复效率；网络重构策略NRA周期性检测恢复后RSCN结构并进行调整优化以节省底层资源开销。仿真结果表明，与重映射算法及快速愈合算法相比，可减少平均恢复时间约15%，NRA平均每次可节省80的带宽消耗，使恢复成功率提高约10%。
网络虚拟化是突破网络发展僵局的一项重要技术，而虚拟网络映射(VNE)是网络虚拟化的一个主要问题。提高底层网络资源的利用率和收益是虚拟网络映射的主要目标。针对底层网络支持路径分裂的情况，建立了整数线性规划(ILP)模型，并提出基于混合群智能优化的虚拟网络映射算法。该算法在兼顾映射开销和映射均衡性的基础上利用粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)迭代优化映射方案。仿真实验结果表明，与现有的主流研究成果相比，该算法显著地提高了底层网络长期平均运营收益与虚拟网络请求接受率。
