目前,中国人口的老龄化问题越来越值得关注,因此针对老人来设计医疗辅助工具渐渐成为人们关注的重点,现有智能药盒解决老年人经常忘记服药的问题,可以及时的提醒老人服药,但是对老年人服药记录以及服药计划等数据的处理还有待完善。随着使用智能药盒的用户的增多,对他们的服药数据的处理变得越来越复杂,使用物联网平台下的云计算可以有效的处理数据庞大的任务,采用一种合适的优化算法对数据进行高效的调度,尽量的将任务完成时间大大的缩短以及提高云计算的资源利用效率,一直是云计算科研人员不懈追求的目标。本文设计了一套物联网平台下基于云计算的智能药盒系统。该药盒可以通过蓝牙和手机连接,手机通过蓝牙发送给药盒服药计划,智能药盒则通过蓝牙将服药记录发送给手机APP,之后手机将计划上传到云服务器,在云服务器中使用云计算对数据进行处理。在云计算的任务调度中,为缩短任务完成时间,提出了一种改进的粒子群算法。论文的主要工作及取得成果如下:(1)设计了以nRF52832蓝牙芯片为处理核心,再辅助以电源模块、开关模块、天线模块、存储模块、震动模块、语音模块、GPRS模块的智能药盒的硬件,详细介绍了各个模块的功能及结构。同时又在现有蓝牙SDK的基础上开发了一套兼容该智能药盒各种模块的软件,该软件使用了任务调度的方式,只有事件触发才会执行相应的任务,其他时间进入睡眠状态,大大的提高了该智能药盒的使用时间。(2)为了解决对用户上传的服药记录以及各种用药的数据处理复杂的问题,本文通过对新一代信息技术的研究,构建了面向现代医疗的物联网应用系统,并将其和云计算平台部署在统一的服务器集群上,采用虚拟化技术减少所需的服务器硬件、网络安全设备和软件升级维护的支持,最终用户通过个人电脑和互联网就可以获得所需的软件和服务。在该服务器集群上的数据量特别大,因此需要在云计算中选择比较合适的云调度算法。本文通过比较分析各种动态调度算法,选择了粒子群算法,该算法具有很好的收敛性以及更加可信赖的自由度,但是容易陷入局部收敛,因此需要对其进行改进。(3)针对粒子群算法容易陷入局部收敛的问题,提出了一种改进的惯性权重线性递减的粒子群算法。首先,本文在惯性权重线性递减的基础上,加入常数扰动,使惯性权重大幅增大,以便于跳出局部搜索,进行全局搜索,从而防止局部收敛;其次,为尽可能的避免粒子群算法出现粒子高度聚集在最优粒子的周围的情况,使得粒子趋于相同以致于大大损失粒子群的多样性,一定概率的自适应的改变惯性权重并混入随机个体,以便于更好的保持种群多样性。最后,在Matlab平台下采用几种不同的粒子群算法进行仿真试验。仿真结果表明,在相同条件下改进的粒子群算法能够寻到更精确的解。