随着互联网的普及,人们对于数据处理的需求与日俱增,云计算作为汇聚计算能力、进行大规模数据处理的关键架构,可以向用户提供动态可扩展的互联网服务。云计算主要通过基于中心节点的云数据中心为用户提供计算、存储、网络等相关服务。另一方面,边缘计算通过将计算能力下沉至靠近数据的网络边缘侧,为用户提供低时延的就近计算能力,也得到越来越多来自学术界和工业界的关注。云端融合计算模式,是通过发挥云计算和边缘计算协同联动优势,实现多层次架构中数据价值的计算模式。在云端融合架构中,在兼具两种计算特性的同时,继承了云计算和边缘计算存在的能耗问题,即传统云数据中心能耗问题和具有有限电能的端设备能耗问题。本文主要研究云端融合计算下的能耗问题。对于该问题主要有三种解决思路,分别是利用云计算或边缘计算框架进行能耗优化,或是在云端融合架构下进行能耗优化。针对三种思路,本文分别在云计算场景、边缘计算场景和云端融合场景下开展能耗优化问题研究。具体研究内容如下:1)基于云数据中心的能耗优化研究以云数据中心利用储能设备进行能耗优化为场景,综合考虑智能电网、储能设备、新能源发电对云数据中心能耗经济性的影响,分别建立云数据中心在智能电网下基于热储能和电池储能的运行成本模型,构建平均时间云数据中心运行成本最优化问题,通过将长周期问题转换为多步优化问题求解。基于云数据中心和智能电网真实数据进行仿真实验,利用标准化电价指标对两种储能方式下的经济性进行衡量,评估数据中心基于储能的能效经济性。2)基于移动边缘计算的能耗研究以移动边缘计算为场景,构建移动用户与移动边缘云服务提供商间的能耗交易市场。利用斯塔克伯格模型,建构移动用户传输、计算能耗优化问题和移动边缘云最优定价问题。在斯塔克伯格博弈下,分别推导了移动用户最优负载迁移决策与移动边缘云服务提供商的最优定价策略,证明了最优决策与最优定价间构成斯塔克伯格均衡。分别设计半分布式和去中心化的任务迁移决策机制,通过数值分析的方式研究了在移动边缘云能耗交易市场下的移动用户决策行为,以及两种机制的时间效率。3)基于云端融合架构的能耗优化研究以无人机自组云为场景,设计了基于云数据中心、有人机和无人机的云端融合任务协同处理架构,其中,在架构中,有人机作为边缘计算处理节点,无人机作为端节点。通过分层设计,将基于自组云的云端融合架构自顶向下划分为用户应用层、组件服务层、资源抽象层、操作系统层、物理资源层五个层级,并对各层级进行功能划分设计。以无人机向远端云数据中心和有人机进行计算任务迁移为场景设计概念实验,在综合考虑无人机本地计算能耗、通讯传输能耗、各无人机间通讯干扰等因素下建立了云端融合计算下无人机能耗优化数学模型,形成集中式系统能耗优化问题和去中心化无人机终端能耗优化博弈问题。设计了基于纳什均衡的云端融合计算下无人机能耗优化的多层博弈算法,并证明分散式博弈算法的能耗优化下界。通过仿真实验对算法进行验证,分别对自组云横向和纵向扩展的方式验证了去中心化算法的能耗性能、可扩展性和时间效率。