對云計算任務調度進行了研究，針對用戶滿意度和云提供商利益需求，提出一種融合粒子群和遺傳算法的PSOGA改進算法。首先根據云環境特點對虛擬機資源進行分類，同時引入任務‐資源滿意度距離、資源綜合性能概念；然后對粒子群初始粒子操作進行優化，來提高粒子質量；最后為克服粒子易陷入局部最優解問題，加入遺傳算法（GA）的交叉、變異操作，擴展粒子的搜索空間。仿真結果表明，該調度策略提高了用戶滿意度的同時減少了任務的完成時間，是云平臺下一種有效的任務調度策略。