近些年随着云计算领域的迅猛发展,各大互联网巨头都已经建立自己独立的云数据中心。阿里云、腾讯云、金山云等互联网企业已经在全国各地建立了不同规模大小的云数据中心,以便提高云计算商业服务的质量。云数据中心的质量决定着云计算服务的质量、资源消耗这些云计算业务的核心问题。正因为数据中心的重要性,所以如何提高云数据中心的请求任务调度效率,提高云服务的商业利润,成为了问题的关键所在。本文提出了一种基于混合粒子群算法的云数据中心调度方法。本文通过对现有互联网行业中云数据中心的调度方式进行探究,构建了一种云数据中心任务调度的数学模型。该模型综合描绘了云数据中心盈利方案、能源供应方案、网络资源供应方案以及请求时延和能量限制等条件。随后,本文通过对标准粒子群算法的流程框架进行改进,结合了遗传算法和模拟退火算法中的优良特性,提出了的一种包含遗传算子的性能优越的混合式群智能优化算法。最后,本文利用得到的新型算法对问题进行求解,得到云数据中心调度优化方案。最后,本文依照得到的数学模型和新型优化算法,将理论应用于实践生产,设计和实现了一种可以对多个云数据中心进行调度优化的负载均衡系统。该系统可以在互联网公司拥有多个云提供商或者多个云数据中心的条件下,为互联网公司提供高效的调度优化服务的同时,综合性的降低能源成本开销,提高服务质量。