网络虚拟化技术作为解决当前网络僵化问题的新兴技术,获得了众多研究机构的广泛关注。本文在此背景下,重点关注网络虚拟化环境下的资源分配问题。资源分配是网络虚拟化环境下网络服务正常运行的必要条件,可以保证合理分配网络资源,并在满足服务的资源需求的同时提高网络资源利用率。如何公平高效的分配资源,有效提高资源利用率,是研究资源分配问题的关键。针对这一问题,本文从资源分配以及资源重分配两个角度,深入研究虚拟化环境下的资源分配方法。(1)资源分配算法为了解决网络虚拟化环境下资源公平高效分配的问题,使得虚拟网络服务提供商总收益最大,本文构建了InP-SP-User系统模型,在此模型基础上提出了基于VCG的网络资源分配机制。该机制通过抑制SP自私性,达到最大化SP总收益的目的。同时,为了使SP获得最优的竞价策略,设计了Q学习竞价策略选择算法。仿真结果表明,本文所提出的资源分配机制能够抑制SP的自私性,提高网络总效益；还证实了Q学习竞价策略选择算法能够快速收敛,指导SP高效地选择占优策略。(2)资源重分配算法资源重分配主要针对以下情景进行研究：设备提供商已将网络资源分配给部分大的网络服务提供商的前提下,存在部分网络服务提供商短期内需要和.借一定资源。在此情景下,本文构建了资源重分配模型,网络中拥有空闲资源的服务提供商向有资源需求的服务提供商提供资源。随后,提出了基于双向拍卖的资源重分配算法,激励服务提供商之间交换资源,进一步提高网络资源利用率,并设计了两种资源拍卖机制：半分布式拍卖机制和分布式拍卖机制。最后,通过仿真验证了两种机制的收敛性,且两种机制均能达到最优分配结果。