随着互联网技术的快速发展,云计算得到越来越广泛的关注和应用。在云计算这个庞大而复杂的系统中,如何合理的进行资源分配,使计算资源、存储资源、通信资源、软件应用资源等网络资源得到高效的利用已成为各大企业和IT厂商关注的热点问题。由于云计算的动态性、异构性和不可预测性等特点,使得资源分配策略面临很大的挑战。大量用户请求云计算资源服务时,必须制定一个合理有效的资源分配方案才能使资源得到最优利用。与传统网格计算资源分配策略相同的是,云计算资源分配主要考虑的也是任务的总执行时间最小化,以任务处理成本最低为最终目标,最大程度满足用户需求,实现云计算网络性能最优。在此基础上,本文考虑到不同资源点之间存在通信,将通讯时间和带宽约束作为资源分配过程中的限制条件。目前解决资源分配的方法主要是一些启发式算法,如模拟退火算法、人工神经网络法、蚁群算法和遗传算法等,由于优缺点分明,不能单独实现云计算任务的最优分配。因此,本文尝试使用混合优化算法解决云计算资源分配问题。在算法前期,借助遗传算法全局广泛搜索能力,快速寻找到较优解；在算法后期,借助蚁群算法的正反馈性和高效性,寻找最优解。此外,文章还设置了遗传算法的终止条件和遗传算法得到的较优解转换为蚁群算法的初始信息素的方法。最后,使用VB语言实现了算法的求解和对比分析过程,并以具体的算例验证了算法的有效性。尽管本文在云计算资源分配模型构建和算法的设计上做的尝试能够有效的解决云计算资源分配问题,但是介于研究时间和能力等方面的限制,研究工作尚存不足,因此,在进一步总结本文研究成果的基础上,提出了未来的研究方向。