云计算作为一种新型计算模式,向用户提供动态的按需服务,已引起众学者和各公司的关注。作业调度是云计算的关键技术之一,对于满足用户需求和提高云服务提供商服务质量和经济效益具有重要意义。但是,国内外学者对作业调度的研究还不充分,有的研究仅从用户角度考虑,有的仅从云服务提供商角度考虑,优化目标单一;有的从两者角度考虑但考虑因素不全面。同时,接入控制是云计算数据中心对于到来的作业请求是否接收的策略,其作为避免云计算资源过载的一种有效机制,目前的研究还较少。针对上述问题,本文开展了云计算中作业调度策略的相关研究,主要工作如下:1.从用户和云服务提供商的角度出发,以最小化总成本为目标,提出了一种云计算环境下基于改进蚁群算法的作业调度算法。该算法在实现该目标的同时,兼顾了用户的服务质量(QoS),如作业完成时间和所花费用,并考虑了云计算中虚拟机资源的负载均衡。2.对于云计算环境下作业请求数较多、截止时间要求紧且数据中心资源不足的情况,提出了一种基于接入控制的作业调度策略。该策略的主要目标是通过提高作业请求接收数,即作业请求吞吐量,来最大化云服务提供商的利润。同时,该策略使用了效用计算中的惩罚机制、基于优先级的抢占策略、数据中心资源的可扩展性。3.使用CloudSim的内部使用方式修改其源码进行编程,实现了本文所提出的基于改进蚁群算法的作业调度算法和基于接入控制的作业调度策略。在该平台上进行了仿真实验,首先对基于改进蚁群算法的作业调度算法和基于基本蚁群算法的作业调度算法进行了对比,然后对基于接入控制的作业调度算法进行对比验证。前者对比结果表明本文所提出算法总成本较低,且作业完成时间和费用稍低,而且当考虑数据中心中资源负载均衡时,资源负载均衡程度也有一定的改善;后者对比验证了惩罚机制和抢占策略的有效性,即增大了作业请求吞吐量且提高了云服务提供商的利润。