针对运营商创新业务订单系统与政府合同安全保护备案系统之间需要进行频繁的大量数据交换共享,时常出现大量数据并发报送造成服务器不能及时响应,带来数据不能实现高效的传输处理导致政府的监管没有办法更加正常、有效、安全地实施。但是优化的负载均衡体系可以解决海量数据同时发送造成服务器响应不及时的问题,并且能够将数据共享效率提高的同时降低数据交换共享时带来的危险,能够有效地保障数据共享的安全性。同时有利于政府稳定有序地开展监管业务,有助于运营商与政府企业对接创新业务,有利于市场的平稳发展,同时也有利于智慧城市的开展。初期负载均衡的产生是能够有效地解决服务器集群中出现任务调度不均衡造成拥塞的问题,现在随着互联网的深入和大数据时代的到来,尤其是云计算开始走向我们的生活也有越来越多的人认可和使用,而负载均衡也渐渐成为云计算不可分割的重要部分同时也是研究领域的一个重点方向。由此本文提出一种将遗传算法与珊瑚礁算法相融合的负载均衡方法,提高了网络资源利用率,使负载均衡更加合理。本文提出的算法思想主要是将遗传算法中交叉、选择和变异应用到珊瑚礁算法当中,进而提出一种基于遗传珊瑚礁优化算法,由于遗传算法的基本思想是将生物学中遗传概念应用于进化计算中,将进化计算中的每一代个体分成若干类,从中选出若干适应度较大的个体作为一类优秀代表组成一个群,将遗传算法中的遗传选择操作更大地优化。再在种群中,以及不同的种群之间,进行交叉,变异等操作产生一代新个体,因此遗传算法中的全局搜索能力有了提高并且遗传算法中种群的多样性也有所增加,进而提高了网络资源利用率,针对网络负载不均衡的状况有明显的改善。无论在传统的遗传算法还是在本文提出的遗传算法和珊瑚礁算法融合的优化算法,适应度函数是评判任务分配是否达到最优的标准,且在负载均衡的研究中举足轻重。针对此种现象,本文将所有的服务器都视作计算服务器进行处理。海量任务进行并发请求需要进行最优分配组合时,通过服务器最大利用率及时间最小化进而实现的负载均衡,优化资源配置及效率为负载均衡机制。其次针对云计算和负载均衡的相关概念进行描述分析,遗传算法与珊瑚礁算法结合流程进行介绍。最后利用云计算仿真平台CloudSim进行扩展,完成了不同算法之间的对比实验,实验从迭代次数、时间及功耗成本、负载均衡性方面入手。实验结果表明,改进后算法以上方面都要优于遗传算法、珊瑚礁算法及其他融合群智能算法等。