互联网的巨大成功也导致了设计时未曾考虑过的问题。为应对这些问题提出了许多新的方案。在此背景下，本项目重点研究了各种与业务量工程（Traffic Engineering，TE）相关的科学问题。涉及到的未来互联网技术主要有：多拓扑路由技术（Multi-Topology Routing, MTR），LISP协议（Locator-Identifier Separation Protocol），以及网络虚拟化技术。代表性成果主要包括：1）利用MTR实现鲁棒的域内TE。传统域内TE往往假定业务量矩阵是已知的。但实际上业务需求很难精确估计。因此设计对业务量动态变化不敏感的鲁棒TE方法非常重要。我们利用MTR提供的多拓扑能力将鲁棒TE问题分解为逻辑拓扑设计子问题和业务流安排子问题，并分别求解。仿真结果表明，利用MTR实现的鲁棒TE具有良好的性能。2）考虑域间路由策略的域内TE。传统域内TE不考虑域间“热土豆”路由策略的影响，导致域内网络性能降低。就此问题，我们利用MTR发展了考虑域间策略的域内TE方法。该方法下，网络性能达到最优的同时，域间最佳出口仍能得到保持。3）基于TE方法的网络服务合成技术。IP网络中实现服务合成可以利用可编程节点，将服务组成要素分布在多个可编程节点上，并引导业务流经各个可编程节点。我们利用MTR来实现这一方案，使得所需要的可编程节点数目少于现有方案。4）LISP网络中的TE方法。LISP要求实现EID-to-RLOC 的映射服务。我们发现，通过调整EID与RLOC的映射方案，可以调节网络入口流量的分布方式。据此，我们发展了基于ERMA（EID-to-RLOC Mapping Assignment）的TE方法。研究表明，这一新手段的引入可以有效改善TE的性能。5）在虚拟网络映射问题中引入动态需求。现有虚拟网络映射问题的研究往往假定需求是固定的，但实际上在云计算和数据中心中，虚拟网络的请求是不断变化的。我们对动态需求下的最佳网络映射问题进行了研究。建立了相关数学规划模型，并提出了启发式求解方法。仿真结果表明，性能比现有方法有所改善。6）利用博弈论解决多目标规划问题。TE问题中优化目标往往有多个。我们利用博弈论给出了看待多目标优化问题的新方法：多个优化目标是多个博弈者，竞争资源使用权。研究结果表明，这一方案可以得到传统多目标优化技术无法得到的折衷结果。