云计算承载了并行计算、分布式计算、网格计算以及效用计算的思想,又成为一个富有生机活力的计算架构模式。云计算在引领未来信息技术发展的潮流和方向的同时,云计算平台还正在为各行各业的信息技术应用提供服务。云计算平台搭建在大型数据中心之上,管理和控制着整个云计算服务的系统,形成了云计算环境。在云计算中,任务调度及重调度影响云计算系统性能、收益等重要方面。因此,在云计算的应用中的任务调度及重调度的策略的研究及改进的相关课题一直是云计算系统的核心研究方向之一。传统的任务调度模型和经典式调度算法被广泛地应用在网格计算等领域,具有任务较为快速调度处理的优势的同时,也有调度决策优化目标过于单一等不足之处有待进一步的改进和提高,以满足现代的计算模式的实际要求。因此传统的任务调度模型已经逐渐不适应现有的对系统性能、收益等多方面目标的建模的需求,任务调度的策略和算法也亟待进一步完善。所以,云计算中的任务调度及重调度的建模和调度算法的改进成为云计算体系中重要的研究热点。本文在云计算的应用背景下,做了如下的工作：(1)对云计算中的任务调度及任务重调度问题进行了相关的学术研究,建立了目前比较符合实际要求的任务调度及任务重调度模型。(2)对优化决策目标及评价目标等进行量化处理,定性与定量分析。在借鉴传统的经典调度算法的优点的基础上,针对传统的单目标优化的任务调度策略不足,提出了基于经典式调度算法的多目标优化决策的任务调度算法。同时,分析了任务调度系统的系统延时问题,提出改进的重调度策略较好地解决此类问题。(3)搭建云计算仿真实验环境,对改进的任务调度模型和调度算法进行仿真验证,优化求解此类调度问题。结果表明：本文提出的在经典式算法基础上改进的FMOOSA调度算法能得到比传统的经典式算法更优的结果；基于优先级的PBRSA重调度算法符合系统要求并且使任务调度系统具有更为良好的调度性能。最后,对本文的主要工作进行了总结,并对相关课题的研究方向及研究点的深入研究进行了展望。