随着互联网技术的发展，传统软件已经不能满足用户和服务提供商的需求，使得软件开发质量下降。因此，在软件实际开发过程中通过使用可以重用的组件高效地进行软件产品的开发。通过软件聚类发现可重用组件是一种常用的方法。但是，现有的通过软件聚类发现可重用组件的算法里没有引入类关系类型信息，既不能体现模块之间的调用关系，也不能得到准确的软件聚类结果，使系统开发人员难以重用聚类得到的组件。同时，在处理大规模数据时，普通的计算模式效率低下，不能快速地得到软件聚类结果。对于此问题，论文提出基于类关系类型信息的Pareto多目标遗传算法进行软件聚类及其在云上的部署，可以有效提高软件质量以及可重用组件发现的效率。主要做了以下工作:　　1.针对现有采用Bunch工具进行软件聚类发现可重用组件过程中，没有将模块调用关系引入的问题，提出将模块调用关系引入到软件聚类过程，并采用单目标遗传算法实现软件聚类。　　2.提出将类关系类型信息作为模块依赖图中模块之间调用关系的权值，采用Pareto多目标软件聚类的方法发现可重用组件。　　3.实现了最大群集数目R-MCA和群集等大小R-ECA两种Pareto多目标遗传软件聚类算法发现可重用组件，并将算法部署到云中，提高算法的执行效率。