1、伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，云計(jì)算作為一種新的計(jì)算方式，由于具有很高的可擴(kuò)展性和可用性，很快成了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的研究熱點(diǎn)[1]。由于大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算集中在云端，這使得云計(jì)算系統(tǒng)的能耗開銷變得越來越大。高能耗帶來了多方面的問題，不僅造成了能源的浪費(fèi)、系統(tǒng)運(yùn)行的不穩(wěn)定，同時(shí)也對我們賴以生存的環(huán)境造成了不良影響。因此，云計(jì)算系統(tǒng)的高能耗問題成為亟待解決的迫切問題。
　　 本文首先回顧了優(yōu)化云計(jì)算系統(tǒng)能耗的3類主要技術(shù):電壓動(dòng)態(tài)

2、調(diào)整技術(shù)、虛擬化技術(shù)和關(guān)閉/休眠技術(shù)。上述3種能耗優(yōu)化管理技術(shù)有不同的應(yīng)用場景，同時(shí)也存在不同的問題。但從根本上來說，造成能源浪費(fèi)的主要原因是任務(wù)調(diào)度的不合理。因此，研究和設(shè)計(jì)優(yōu)質(zhì)高效的任務(wù)調(diào)度算法是實(shí)現(xiàn)優(yōu)化能耗和系統(tǒng)性能的最佳途徑。目前存在的主要任務(wù)調(diào)度方法有:基于Agent的任務(wù)調(diào)度、基于成本的任務(wù)調(diào)度、基于Petri網(wǎng)的任務(wù)調(diào)度、啟發(fā)式算法和其他任務(wù)調(diào)度算法。
　　 本文從啟發(fā)式算法入手，首先總結(jié)了遺傳算法和蟻群算法的基本

3、理論，然后在這些理論的基礎(chǔ)上提出了一種基于遺傳算法和蟻群算法的節(jié)能調(diào)度算法。算法的主要思想是通過復(fù)制任務(wù)，使任務(wù)的副本分配到與其不在同一節(jié)點(diǎn)執(zhí)行的后繼任務(wù)之前，通過這種方式縮短任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間并且減少通信的能耗。本文的另一個(gè)主要?jiǎng)?chuàng)新是設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)融合策略，使遺傳算法在最優(yōu)時(shí)機(jī)切換到蟻群算法，因?yàn)檫z傳算法的進(jìn)化率伴隨著時(shí)間的推移是逐漸降低的，而蟻群算法由于早期信息素的匱乏導(dǎo)致進(jìn)化速率較慢，后期會越來越快。相比較單純的遺傳算法或者蟻群算法，