随着无线通信及信息技术领域的迅猛发展,移动设备可以安装丰富的应用程序,为人们的日常生活提供了许多便利。然而这些复杂的应用极大地消耗了移动设备的能量,降低了电池续航时间,同时,电池技术在短期内无法有大的突破。因此,降低移动设备的能耗,成为一个迫切需要解决的问题。云计算的出现为移动设备节能及能力扩展提供了一个新的思路。针对移动设备的节能问题,本文提出一种基于云协助的节能任务调度策略。在移动设备中的应用可以被细分成一系列顺序任务及并行任务。这些任务可以被卸载到云端执行,高性能云端服务器可以加速任务执行,并节约移动设备的执行能耗。然而,由于这些任务需要通过无线传输通道被传输到云端,因此在节约执行能耗的同时,会引起附加的传输能耗。由于执行能耗及传输能耗的对立,任务卸载到云端之前,需要先判断是否能降低总能耗,因此,合适且有效的节能调度策略显得非常必要。本文首先对此任务调度问题通过任务模型、执行模型及传输模型三个方面进行系统建模,得到优化函数,其优化目标为在总完成时间约束内,最小化移动设备的能量消耗。然后将系统模型映射到图论中,从而将任务调度问题转化成为一个有约束最短路问题,采用LARAC (Lagrangian Relaxation Based Aggregated Cost)算法进行求解,得到其近似最优解。仿真实验表明,当与只在移动设备上执行的纯策略相比,本文所提出的基于云协助的任务调度策略最多降低了82.47%的能耗以及25.70%的时间消耗。另外,本文还进一步在多种时间约束下,对不同类型的应用仿真验证了所提算法的有效性及适用性。