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云计算是基于海量计算机资源,以按需分配的方式给用户提供服务的一种新型商业模式。其中,任务调度是云计算研究的核心。如何满足用户的QoS(Quality of Service),使资源节点提供服务同时达到负载均衡效果,是研究云计算任务调度的重点。本文在上述研究背景下,主要完成的工作如下:(1)提出了城市权重的概念,对经典蚁群算法进行改进,提出了基于城市权重的蚁群算法,并在TSP环境下对算法进行了仿真实验,实验结果表明,改进算法在收敛速度和跳出局部最优解能力都有明显加强;(2)将蚁群算法和果蝇优化算法进行融合,结合两者优点,提出了果蝇蚁群融合算法,并在经典TSP问题中对其进行了性能测试,实验结果表明融合算法寻优精度和速度都有了明显的提高;(3)将果蝇蚁群融合算法应用到任务调度系统中,在云计算任务调度仿真系统CloudSim平台进行仿真,并与经典的Min-Min算法和基本蚁群算法进行性能对比,实验结果表明,FOA_ACA算法在资源负载均衡性和任务执行时间方面比Min-Min算法和基本蚁群算法都有了明显提高。