云计算是一种新型的商业计算模型,核心理念是被称为“云”的资源池,自提出后就受到学术界和产业界的广泛关注。云计算的商业特性使得资源的选择与调度变得更为复杂,是云计算的核心问题,也是学术界的研究热点和难点。本文首先从优化目标、调度模型、技术方法等方面对现有的云资源选择与调度策略研究进行分类阐述,然后,通过引用大量的文献深入分析了当前研究热点性能及服务质量导向的研究、市场经济机制导向的研究的现状和不足:(1)现有的性能及服务质量导向的研究有的只考虑任务执行时间单一优化目标,没有考虑费用等其他属性;有的研究兼顾了时间和费用等多个属性,但执行效率仍有待提高。(2)近几年,随着越来越多的云计算运营商的兴起,学术界开始提出一系列市场经济机制导向的云资源选择调度模型和算法。这些研究指出采用固定价格、直接供应的简单经济模型不利于云资源的公平优化分配和云市场的整体效益。与前者相比,该研究方向起步较晚,现有的权威研究成果较少。针对上述问题,本文对云计算环境下的资源选择与调度问题展开深入研究,主要成果及创新之处在于:(1)以时间和费用为优化目标,提出了一个性能及服务质量导向的基于改进遗传算法的云资源选择调度方法。该方法在实现时间和费用兼顾的优化目标的同时,针对传统遗传算法在应用过程中存在的“早熟”问题,引入了改进的遗传操作算子,从而提高执行效率。最后,通过扩展CloudSim实现该方法的仿真实验和有效性验证,并将其与改进前的基本遗传调度方法进行对比,表明本文提出方法在优化任务执行完成时间和费用方面更有优势。其中,任务数为100时,任务执行完成时间和费用的下降率约为7.97%和12.85%。(2)以促进云资源交易市场的公平性,保障用户和资源提供商的整体效益为目标,提出了一个市场经济机制导向的云资源选择调度组合双向拍卖模型。该拍卖模型不仅考虑了云资源的价格因素,还考虑了服务的质量。并且,针对云资源提供商可能提供虚假QoS的情况,提出了一种惩罚机制,从而约束其违约行为,激励其提供更多优质资源。最后,通过扩展CloudSim实现本文提出的模型,并将其与文献[33]进行对比,验证本文提出模型更有利于保障云资源拍卖参与者的整体效益,促进多提供商和用户市场环境下云资源交易的规范性和公平性。