云计算在急需海量数据处理能力和网络技术的快速发展的背景下产生。云把计算能力包装为商品提供给用户,用户可根据需要按照云环境中的计费模式来获得计算资源。云环境下的任务调度会直接影响到云数据中心的运行速度和用户服务体验。所以设计出满足用户需求,提升用户服务体验的云任务调度策略是十分重要的。为了优化云环境下任务调度的调度性能,本文基于基本蚁群算法研究了云环境下的独立任务调度,并针对用户最为关注的调度执行时间和调度所需花费问题,在基本蚁群算法的基础上设计了对应的改进算法。首先,在云环境中调度独立任务的背景下,我们给出了云环境下任务调度的模型,接着对云环境中常用的任务调度算法进行了阐述。其次,根据任务集合调度时间跨度、调度成本花费和负载均衡率三方面的的综合考虑,提出了一种基于混沌蚁群算法的任务调度策略。此策略以混沌蚁群算法代替基本蚁群算法,以虚拟机节点的剩余资源使用率确定信息素,达到提高将任务合理分配到虚拟机上的效率,通过蚂蚁与邻居的交互,使得蚂蚁在几个最优位置中预测到更优的位置,同时配合加入混沌扰动的信息素更新模式,达到在搜索最优解的过程时实现最佳解决方案,从而提高算法的搜索精度。最后与基本蚁群算法的对比实验结果表明,此调度策略是云环境下一种有效的任务调度方法,它可以有效降低任务调度完成时间和成本花费,并将系统的负载均衡考虑在内。