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如何更好地进行资源调度一直都是云计算的研究方向,本文针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法融合到蚁群算法中得到混合算法(ACA-GA),在蚁群算法的初始解的过程中采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作得到有效的初始解;其次,对蚁群算法中的路径选择设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率;最后针对挥发因子的改进使得信息素的更新的效率得到提高。本文算法通过经典测试函数证明算法的性能有了明显的提高。Cloudsim平台说明本文算法在云计算的资源调度中降低了消耗的时间和花费成本,具有一定的