對(duì)云計(jì)算任務(wù)調(diào)度進(jìn)行了研究，針對(duì)用戶滿意度和云提供商利益需求，提出一種融合粒子群和遺傳算法的PSOGA改進(jìn)算法。首先根據(jù)云環(huán)境特點(diǎn)對(duì)虛擬機(jī)資源進(jìn)行分類，同時(shí)引入任務(wù)‐資源滿意度距離、資源綜合性能概念；然后對(duì)粒子群初始粒子操作進(jìn)行優(yōu)化，來提高粒子質(zhì)量；最后為克服粒子易陷入局部最優(yōu)解問題，加入遺傳算法（GA）的交叉、變異操作，擴(kuò)展粒子的搜索空間。仿真結(jié)果表明，該調(diào)度策略提高了用戶滿意度的同時(shí)減少了任務(wù)的完成時(shí)間，是云平臺(tái)下一種有效的任務(wù)調(diào)度策略。