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在云计算环境中，MapReduce集群已成为强大的大规模数据集处理平台。针对其在任务调度过程中存在用户QoS、集群资源利用率等方面的缺陷，提出了一种基于蚁群优化算法的调度策略（ACO—SS）。该调度策略同时考虑了优先级计算模型和任务调度过程，能有效地满足用户QoS，平衡集群节点负载，使分布在节点上的任务利用资源更加合理，提高了系统的调度性能。最后，通过CloudSim仿真实验表明，该调度策略在作业完成总体时间、资源利用率等重要指标上都具有明显优势。