云计算是近年来分布式计算、并行计算、网格存储和虚拟化等技术发展融合的产物。作为一种新兴的商业模式,蕴含着巨大的商业价值。当前云计算环境中的计算资源主要由虚拟机资源构成,通过虚拟化技术将数据中心的各种资源整合在一起形成资源池,通过分布式处理器获得强大的计算能力、高并发量和高吞吐量,为客户提供弹性的、透明的、廉价的服务。任务调度与资源分配作为云计算的两个关键技术,为提高资源的使用效率以及为客户提供优质服务起着举足轻重的地位。一个好的任务调度策略能够灵活的适应云计算的动态环境,有效减少完成用户提交任务所需要的时间,提高资源的使用效率并且保持均衡的资源负载,使系统保持一种比较稳定的状态。而科学的虚拟机分配策略可以在对用户保持高效服务的同时,也可以降低整个数据中心的能耗,驱动绿色云计算的发展模式。针对云计算环境下负载均衡的问题,本文分析了云计算环境下任务调度策略的特征,并且对云计算负载不平衡的问题提出了一种基于负载均衡的任务调度算法。该算法的设计基于基本的粒子群优化算法,为粒子的位置和速度做出不同的定义,通过资源之间交互负载信息,把负载过高的虚拟机上的某些任务转移到负载低的虚拟机执行,有效均衡了资源之间的负载和利用率,提高了系统的整体性能。针对云计算环境数据中心能耗过高的问题,本文分析了当前数据中心能量消耗的现状,提出了基于节能意识的资源分配的算法。通过虚拟机的迁移,将利用率较低的主机设置成休眠状态,利用率高的主机上的虚拟机迁移至其他主机,以便有效降低该主机的负载,达到降低能耗的目的。本文使用CloudSim云计算仿真工具对本文提出的两种改进算法进行了模拟仿真实验。本文对算法中参数进行不同的设置,通过改变云计算中任务、资源的一系列特性,考察算法在可扩展性、简单性、适应性上的特点。改进的粒子群优化算法在任务调度方面较其他三种算法达到了良好的资源负载。基于节能意识的资源调度算法在保证服务质量的同时,也有效降低了系统的能量损耗。