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在如今云计算数据中心中，网络设备的能耗占据很大的比例。随着虚拟机迁移技术及可编程交换机技术的发展，越来越多的控制策略和优化方法被引入，来降低数据中心网络设备能耗和提高网络服务质量。本文首先介绍分析了云计算数据中心的虚拟机迁移技术和通信数据流特性。针对现今云计算数据中心的两大类主要业务：MapReduce处理的普通互联网业务和科学计算类业务，本文分别提出了“改进的遗传算法”和“基于业务感知的虚拟机放置及路由调度算法”（JAVPRS）来优化虚拟机的放置序列和路由链路。考虑到数据中心的虚拟机和服务器数量的巨大性，在针对MapReduce类型业务的遗传算法中，本文提出了一种新颖的基因编码方式：虚拟机及物理机的二维编码方式。并且基于此编码的交叉操作，以独立维度间作为分割点，既保留了虚拟机间的耦合特性又保证了解空间的遍历。对于科学计算类型业务， JAVPRS算法根据业务通信流的通信时间特性，将超过通信时间门限值的业务迁移到“邻近”的物理机中，并且将通信数据流整合到部分通信链路中，使得启用的交换机数量最少。同时，在已启用的交换机和通信链路中实行负载均衡策略。这两种优化算法均以降低数据中心网络设备能耗、提高网络带宽利用率和提升网络服务质量为目标。在NS2仿真环境下对Fat-tree拓扑结构的数据中心进行仿真。仿真结果显示，在数据中心处理MapReduce类型业务时，应用本文遗传算法优化虚拟机放置方式后，可明显减低网络设备能耗和数据丢包率，大幅度提高网络吞吐量，并有效降低数据包延时（最少可降低2.6%）；对于科学计算类业务应用JAVPRS算法后，数据中心网络设备能耗最少可降低3.1%，数据包延时最多可降低8.1%，网络吞吐量最多可提高11%。说明本文算法通过优化虚拟机放置及动态路由配置，能够降低网络设备能耗并提升网络服务质量。