自云计算技术的概念提出以来,受市场需求的驱动,云服务市场迅速扩大,用户规模急剧增长,使得满足用户的需求需要海量资源,这导致数据中心能耗成为广泛关注的问题,云资源调度是解决这一问题的有效技术,但在异构的云环境下,租赁服务的用户一般都是“贪婪”的,一些计算节点为了快速完成计算会长期排他占用计算资源,破坏资源调度的公平性。本文在分析目前国内外学者对绿色云计算资源调度算法以及公平分配算法的研究现状的基础上,针对上述问题,本文主要做了以下工作:(1)由于云数据中心具有不同的资源类型,所以将任务按各类资源需求所占比例进行分类,分配到对应类型的物理机上处理可以提高资源利用率。(2)建立公平性计算模型,实时地计算云计算数据中心当前系统的公平值。对标准遗传算法的交叉操作和进入下一次迭代的染色体选择策略进行优化,提高系统的资源利用率,提出公平性感知的多类型资源分配算法,保证物理节点各类资源的使用率在合理的范围内,并验证该算法的可行性和有效性。(3)分析目前云计算数据中心的能耗产生来源,针对物理服务器能耗、虚拟机能耗的现状,建立与云计算中心各个能耗部分相适应的节能模型。在保证物理机多类型资源公平性的情况下,针对物理机在休眠、关闭和运行三种状态之间切换从而产生的虚拟机迁移,提出节能公平双目标资源调度算法,保证云计算数据中心公平性提升的同时,节省系统能源开支。(4)用开源CloudSim云仿真器对现有调度模型进行仿真测试,对比贪心算法、轮询调度算法和标准遗传算法在求解双目标资源调度在虚拟机资源规模不断增多的情况下各时间点的公平值和云计算数据中心的系统能耗值,验证该调度算法的优越性能。