虚拟网络映射模型是利用现实网络状态，迅速建立虚拟网络的一种技术。它将当前网络的情况分析，再以一种虚拟的形式展示出来，有助于更好的理解网络的使用情况和资源的分配，也方便了网络管理者进行网络维护和优化。
虚拟网络映射模型具有自动布局等特点，可视地反应网络特征，具有良好的可视化效果，并可实现通用网络仿真技术，协助用户更好地解决现有网络问题。但是，虚拟网络映射模型也存在一定的局限性，其中最主要的是映射计算耗时较长，不利于当前网络实时监控、识别与优化。
因此，为了提高虚拟网络映射模型的效率，越来越多的研究者倾向于研究相关的优化算法。目前，虚拟网络映射算法有改进的并行孤立子图算法、多智能体均衡算法、聚类密度峰值算法、多级划分算法和混合粒子诱导算法等。这些算法都有一定的效果，但还有一定的不足，如聚类算法性能受当前网络状态影响较大，多级划分算法拓扑结构受限，混合粒子诱导算法拓扑结构复杂，运算状态复杂，计算效率较低。
总之，虚拟网络映射模型是一种有效的虚拟网络建模技术，但还需要优化算法来更好地适应日新月异的网络环境，有效提高网络识别和优化的效率。
