陈晓燕，姚高伟，张 鲲，王海丰

(1. 琼州学院 计算机工程学院，海南 三亚 572022；2. 信阳师范学院 城市与环境科学学院，河南 信阳 464000)

0 引言

随着计算机的发展，人们对其存储和传输能力的要求也随之变高，云计算应运而生.云计算是一种大规模的分布式计算模型，它把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作.它充分利用虚化技术，将用户从软件、硬件和资源的管理中解放出来，并将这些负担转移给云计算服务供应商[1].

为了充分利用云计算的各种优势，将人们从繁重的资源管理中解脱出来，人们已经将所有的任务放在了云环境下执行.大量的任务放在云环境下，使得云计算系统每时每刻都处在海量任务之中[2-3].因此，对用户提交的海量任务进行有效的调度，使得用户提交的任务处理时间短，所需的费用低，并且保证云系统负载均衡，是云计算技术中研究的重点问题.

目前解决云环境下的任务调度问题主要是从任务执行所花费的时间以及执行任务所需的费用方面展开的，国内外对于云环境下任务调度问题的算法研究成果还比较少.文献[4]提出了基于蚁群算法的云计算资源调度算法，在算法的设计中，只考虑了对任务执行时间进行优化，没有考虑到任务调度中其他的问题.文献[5-6]提出了多目标遗传算法，算法中涉及的任务调度优化目标过多，在遗传算法下，优化目标过多，会造成局部……