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云計算是近幾年發(fā)展起來的一種按需共享信息服務(wù)模式，是未來網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的重要形式。云計算系統(tǒng)將不同物理位置上的資源整合為一個邏輯整體，為用戶提供一體化應(yīng)用服務(wù)，因此，云環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度與資源分配關(guān)系著整個云平臺的使用效率，其模型的優(yōu)劣直接關(guān)系到云計算系統(tǒng)是否能夠提供有效的、可靠的服務(wù)，任務(wù)調(diào)度是云計算的關(guān)鍵技術(shù)之一。
在云環(huán)境中，以遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）和粒子群優(yōu)化（ Particle Swarm Optimization，PSO）算法等為代表的群體優(yōu)化算法被廣泛地應(yīng)用于解決調(diào)度問題并取得了可觀的效果。這些算法往往單一考慮調(diào)度代價，云計算的目標是按需提供服務(wù)，單純的計算時間、通信消耗或負載均衡無法滿足現(xiàn)實需求。因此，基于服務(wù)質(zhì)量（ Quality of Service，QoS）的調(diào)度算法被相繼提出，主要分為基于成本的QoS和基于用戶滿意度的QoS。
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