云计算是一种按需分配计算资源与存储资源的商业化模式，广泛应用于IT、教育、政府、金融等领域。随着云计算数据中心规模的不断扩大和需求的动态变化，能耗问题和资源利用率问题成为了制约它的主要因素，可以通过有效的资源调度策略来实现低能耗和高资源利用率目标。现有的云计算数据中心资源调度过程主要考虑资源利用率问题而对能耗的考虑比较缺乏，如何使资源调度既满足高资源利用率又满足低能耗目标，是提高性能和经济效益的一种研究趋势。本文从低能耗角度对现有云计算数据中心资源调度过程中的功能进行扩充，并根据相应优化重新命名各个功能模块为能耗测量监控平台、虚拟机管理器、能耗调度器。其中，能耗测量监控平台主要是对测量方式以及能耗的计算模型进行研究，得到基于简单化与精确化准则的测量方式与计算模型；虚拟机管理器融合了关闭/开启节能技术，通过比较物理机关闭/开启与空闲状态的能耗，设计出物理机关闭时间的判断方法；能耗调度器与测量监控平台、虚拟机管理器实时通信，并根据本文遗传算法得到的最佳资源调度方案进行调度。改进的遗传算法是实现整个云计算数据中心资源调度的关键，通过该算法可以得到满足给定要求的最佳虚拟机与物理机的映射方案。本文遗传算法主要从低能耗和高资源利用率两个目标进行改进。首先，对树型编码方式进行研究，并在种群初始化中设定负载阈值，根据它进行高资源利用率的资源分配；再在适应度函数中引入负载均衡思路，并根据它的衡量标准设计衡量公式；然后对各个遗传算子按照算法稳定性和执行效率的要求进行优化；最后在遗传终止条件中选择能耗最低的方案。通过CloudSim云计算平台进行实验，证明了本文的资源调度策略在能耗与负载均衡效果方面有一定的改善，各物理机具有更高的资源利用率，并且改进的遗传算法具有更好的稳定性和执行效率。