近年来,因为智能手机的出现及4G移动网络的快速发展,在线游戏(即通过互联网玩游戏)的用户量有了巨大的增长。MMOG(即大型多人在线游戏,Massive Multiplayer Online Game)是一种在线游戏,在MMOG虚拟的世界中,每一个用户有一个游戏中的表示形式,这种表现形式在游戏中被称为Avatar(化身)并且Avatar受用户控制。通常情况下,虚拟世界中会有上千人同时在线,而一些受欢迎的游戏甚至可以达到上万人同时在线。因此为了解决游戏服务器集群大量负载的变化,许多MMOG运营商把他的游戏服务部署在云上,以便利用云计算的优势,比如降底运营成本、动态可扩展和按需使用等等。一个游戏服务器对资源(CPU、内存和网络带宽)的需求和游戏世界中有多少玩家,以及这些玩家在做什么行为有关系。因此游戏资源分配不足会导致延迟过高,从而导致玩家游戏体验下降,造成玩家流失。为了保证玩家有好的游戏体验,现在大多游戏运营商采用超额分配资源来保证玩家游戏体验。但是超额分配会造成资源利用率下降,从而导致能源消耗提升并且使得游戏运营商的运营成本急剧增加。为了解决超额分配的高能耗问题,本文提出一个面向MMOG网络的能效感知的动态负载均衡机制。首先通过神经网络来预测未来游戏世界上的玩家数量,根据玩家数量来计算负载并给出游戏所需要多少资源,再根据所需的资源在保证玩家体验的情况下计算需要多少虚拟机(VM,virtual machine),再用遗传算法以能耗最优作为目标来均衡地分配这些VM到云上的物理服务器上。实验证明,本文提出的能耗感知动态负载均衡方法,相对于超额分配方式,在保证玩家体验同时降低了相当大的能耗。