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由于开源IaaS平台中用户数量众多,系统所需处理的任务量十分巨大,导致传统的粒子群调度方法,容易陷入局部最优,求解到一定范围时会存在大量冗余迭代,处理效率低等问题。为提高资源利用率,提出一种采用遗传和蚁群动态融合的开源IaaS平台中随机调度任务方法,首先分析了蚁群算法信息素初始化、选择路径、更新信息素的详细过程。其次介绍了遗传算法染色体编码、初始种群的产生、选择算子、交叉算子和变异算子的具体步骤。然后给出开源IaaS平台中随机任务调度目标,求解出开源IaaS平台中各资源完成该资源中全部子任务所需的时