云计算技术已然成为当今最热门的网络技术之一.云计算技术的兴起,既是信息技术迅速发展的产物,也是人类社会对生活工作提出更高要求的体现.云计算技术虚化了个人计算机的概念,而是通过第三方来实现计算机的存储和计算任务,然后通过按需付费的方式提供给大众使用.因此在第三方数据中心中如何快速高效的调度和使用巨大的资源,已经成为云计算技术发展的关键.首先,本文将粒子群算法成功的应用于云计算任务调度中,为了避免标准粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,因此引入了切比雪夫混沌扰动策略,通过扰动策略使得粒子群算法在运算后期有能力跳出局部最优,使得粒子群算法可以得到更好的全局寻优结果.通过运用云计算仿真平台Cloudsim进行验证,实验结果表明改进后的粒子群算法与其他一些传统算法相比,在云计算任务调度中可以更短的时间内获得较好的调度结果.其次,本文在引入切比雪夫混沌扰动策略的同时,还加入了动态惯性权重策略,使得改进后的粒子群算法既有能力跳出局部最优,还可以根据实际问题动态的调节自身全局搜索和局部搜素的能力.并将改进后的算法应用于云计算任务调度中,通过运用云计算仿真平台Cloudsim进行验证,实验结果表明改进后的算法比上述的改进算法具有更优异的调度结果,且所用的时间更短.最后,对多目标粒子群算法进行学习和研究,并应用于云计算任务调度中.通过引入动态惯性权重策略以及自适应进化学习策略,将多目标粒子群算法进行改进.通过运用云计算仿真平台Cloudsim进行验证,实验结果表明改进后的多目标粒子群算法在多目标云计算任务调度中在较短的时间内可以获得较好的调度结果.