随着信息技术的高速发展,云计算已经成为了产业界、学术界以及政府等各界关注的焦点。至今为止,云计算凭借其自身的便利性、高效性和高扩展性等优势吸引了众多企业的目光。云计算系统可以部署在廉价的普通服务器上,能够高效并行处理大规模数据集。云平台由成千上百个节点组成,在这些节点中采用怎样的任务调度技术协同处理各个任务显得尤为重要。一种好的任务调度策略不但可以降低任务响应时间,还能提高整个平台的资源的利用效率,因此,任务调度策略的研究对云计算的发展具有重要意义。人工免疫系统凭借其众多优良特性为智能优化领域的发展提供了新的途径,得到了众多学者的关注。在对生物免疫机制进行深入研究和探索的基础上,发现免疫算法可以通过不断的变异进化,解决复杂的组合优化问题,但是在传统算法的变异过程中,并没有明确变异的方向以及变异程度,因此,本文基于克隆选择算法的运行机制以及高频变异机理,借鉴了生物工程中的基因重组技术,提出了一种基于基因重组的克隆选算法,通过获取优秀抗体的优秀基因片段,指导和控制低亲和力的抗体进行基因重组的变异,实现对高频变异的定向控制,提高算法收敛速度和收敛精度。本课题对云计算平台中的任务调度技术进行了详细的研究,将基于基因重组的克隆选择算法应用到云计算的任务调度中,提出了一种基于免疫算法的云任务调度策略,融合了基因重组机制和免疫记忆机制,设计了种记忆优秀基因序列的变异算子,提高了变异效率。通过在Cloudsim云计算仿真平台的实验,证明本文提出的云任务调度算法能够确定最优的任务调度方案,提高了云计算平台的整体性能和资源利用率,是一种云计算平台下有效的任务调度算法。