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在日益多样化的网络应用需求下，传统网络暴露出越来越多的缺陷，使得以追求高开放、高灵活、高可扩展、高可管控为目的的新一代网络体系架构得到了广泛研究，然而在追求开放、灵活、可扩展的同时，也给新架构的网络系统引入了一系列新的问题，如，因高开放性而引入的安全问题，因高灵活性而引入的性能牺牲问题。以ForCES(ForwardingandControlElementsSeparation)为代表的开放可编程网络技术在近十年得到了快速发展，但仍有许多未解决的上述新问题，目前针对ForCES的研究集中在功能实现及标准制定上，对其性能未有一个好的评价依据和优化体系。本文针对当前ForCES研究领域未解决的性能问题展开深入研究，提出了一种应用随机网络演算(StochasticNetworkCalculus)理论进行ForCES系统性能分析的思路及方法。本文的主要研究成果和创新点包括: 1)研究了ForCESTML(TransportMappingLayer)SCTP(StreamControlTransmissionProtocol)拥塞控制中AIMD(AdditiveIncreaseandMultiplicativeDecrease)算法的服务曲线，建立了ForCESTMLSCTP拥塞控制数据积压及延时性能上界模型。 在随机网络演算理论框架下，依据AIMD算法特性，分析了AIMD的服务过程。并定义了SCTP拥塞控制工作时的亚稳定状态，给出了在该稳定状态下SCTP拥塞控制服务曲线;基于EBB(ExponentiallyBoundedBurstiness)流量模型的到达过程，分析了到达曲线与服务曲线间的最大水平距离和最大垂直距离，推导出了ForCESTMLSCTP拥塞控制数据积压及延时性能上界。 2)提出了适合于ForCES架构的CE-FE(ControlElement-ForwardingElement)通道TML的二级调度策略;给出了一种具有普适性的适合于复杂服务系统的性能求解方法，并基于该方法，建立了二级调度的平均数据积压、延时的性能上界模型及数据积压、延时的随机性能上界模型。 为满足CE-FE通道消息调度的安全性、公平性及鲁棒性要求，提出了SP-GPS(StrictPriority-GeneralProcessorShare)二级调度策略，CE-FE单通道内不同类型消息间使用SP调度，不同FE的通道间使用GPS调度;在随机网络演算理论框架下，给出了在复杂服务系统中，先对服务过程在时间轴上纵向分割，再将纵向分割后的子系统横向分解为单流单服务系统的系统性能分析方法;利用上述方法中的纵向分解，并基于数据流的MGF(MomentGeneratingFunctions)包络到达过程，建立了SP-GPS调度中每个数据流的平均数据积压及平均延时的性能上界模型;利用纵向及模向相结合的方法，基于EBB流量模型，建立了SP-GPS调度中每个流的数据积压及延时的随机统计性能上界模型，与上述平均性能上界模型不同的是，该模型给出了性能的瞬时上界值，更能体现统计复用特征。 3)研究了多FE转发时单个FE的调度抽象方法，建立了ForCES体系结构中多FE转发的端到端性能模型。 在分析多个业务流通过ForCES系统的性能时，将每个FE的处理抽象为一GPS调度过程，并在自相似FBM(FractionalBrownianMotion)到达过程下，建立了多业务流同时通过单个FE处理时的性能上界模型;基于FBM背景流及业务数据流，建立了ForCES系统中多FE处理端到端的数据积压及延时上界性能模型，该端到端性能可以反映ForCES系统总体处理能力，也可用于分析业务流通过系统时的最差(Worst-case)性能特征。 4)提出了一种基于随机网络演算性能模型的系统性能优化方法 根据前述基于网络演算理论的性能模型，研究了在对多CE-FE通道性能保证时，各通道权重比例应满足的条件，为优化这些权重比例，提出了基于遗传算法的TML通道权重优化方法;同时，还为解决多FE前向转发时的业务流性能保证优化问题提供了思路。