云计算是当前家喻户晓的一个科技热词,同时也成为学术界和产业界的热点研究问题,是基于网络的新兴技术。云计算的资源池由大量性能不同的资源节点构成,随着用户需求的不断增长,如何找到一个将大规模任务合理分配到有限的资源节点的分配方案,成为云计算调度问题的关键。高效的任务调度,是有效发挥云计算潜力的重要步骤。在云计算中,一些任务需要被分配到不同的虚拟机上,以提高系统利用率和最小化完工时间。任务调度问题是NP完全问题,因此找到一个确切的解决方案是必要的,特别是对于大规模的任务。为此本文提出了一种在蛙跳算法的基础上加入人工鱼群算法思想的改进算法,将改进后的算法运用到云计算调度问题当中。本文随后还详细介绍了云仿真工具Cloud Sim,并配置了实验环境。在仿真平台上,对蛙跳算法以及改进的蛙跳算法进行了仿真实验。通过与贪心算法、顺序调度算法对比仿真结果表明,在云计算调度问题中,逐步增加任务量后,发现任务规模越大,混合蛙跳算法相比其他调度算法的优势越明显。仿真实现表明,该算法用于云计算调度问题是可行且有效的。