云計(jì)算作為一種新興的商業(yè)計(jì)算模型被提出以來(lái)，經(jīng)過(guò)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的不斷推進(jìn)，云計(jì)算正逐漸從理論走向?qū)嵺`，國(guó)家也投入巨額人力物力來(lái)促進(jìn)“云計(jì)算”在我國(guó)落地?；谠骗h(huán)境下的資源調(diào)度是一個(gè)重要研究方向，云計(jì)算的核心是利用成熟的虛擬化技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)器、存儲(chǔ)等虛擬化成-一個(gè)資源池，實(shí)現(xiàn)靈活統(tǒng)一調(diào)配， 虛擬資源的調(diào)度效率將直接影響整個(gè)云環(huán)境的工作性能，因此尋找更優(yōu)資源調(diào)度算法對(duì)云計(jì)算的研究有重要的意義，也是目前面臨的挑戰(zhàn)。

　　鑒于上述原因，本文在系統(tǒng)分析了云計(jì)算研究背景、意義，以及介紹云計(jì)算的一些關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，針對(duì)基于云環(huán)境下資源調(diào)度算法的研究具體做了以下幾方面的工作：

　?。?）首先深入分析了網(wǎng)格計(jì)算下資源調(diào)度，從資源管理的過(guò)程、資源調(diào)度的過(guò)程以及現(xiàn)有資源調(diào)度算法三方面做了詳細(xì)闡述;接著進(jìn)一一步對(duì)云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度進(jìn)行研究，主要從云計(jì)算供應(yīng)策略、已有云計(jì)算資源調(diào)度策略以及關(guān)于資源調(diào)度的性能指標(biāo)進(jìn)行介紹;最后對(duì)云計(jì)算的負(fù)載均衡技術(shù)做了詳細(xì)分析。

　　（2）遺傳算法在解決NP完全問(wèn)題有比較顯著的效果，通過(guò)分析遺傳算法優(yōu)缺點(diǎn)，本文將其應(yīng)用到云環(huán)境下的資源調(diào)度中，提出了基于改進(jìn)的遺傳算法的云資源調(diào)度（GeneticAlgorithm， GA）;此外在該算法的基礎(chǔ)上，本文還闡述了元胞自動(dòng)機(jī)的基本原理，利用元胞自動(dòng)機(jī)動(dòng)力學(xué)行為和并行性特點(diǎn)，將遺傳算法與元胞自動(dòng)機(jī)結(jié)合起來(lái)提出了基于元胞自動(dòng)機(jī)的改進(jìn)遺傳算法（Cellular Genetic Algorithm， CGA）。

　?。?）為驗(yàn)證算法的有效性，本文使用云計(jì)算仿真平臺(tái)- - CloudSim， 模擬了云環(huán)境下的用戶任務(wù)和虛擬資源，對(duì)本文提出的兩種算法和CloudSim自帶的輪詢算法進(jìn)行模擬。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，對(duì)該三種算法從多個(gè)角度進(jìn)行分析和比較，證明了改進(jìn)后的CGA算法比其他兩種算法擁有更短的執(zhí)行時(shí)間和更少的成本消費(fèi)，更加適用于云環(huán)境。