当下云计算已成为IT界热门产业，具有重要的研究意义和商业价值。在云计算关键技术中，任务调度问题显得日益重要。由于提供虚拟化产品服务的特质，云计算在调度上有别于其他计算模式，逻辑上可分为两个层面:用户层调度和系统层调度。本文提出的博弈论多代理的算法模型整合实现了这两个层面的任务调度。　　本研究主要内容包括：⑴为云计算任务调度问题建立了一种势博弈模型。该模型规定了数据中心的资源和用户作业在博弈模型中的角色，并构造了全局势函数、代理的策略集合、收益函数以及动力学习算法等，将各个用户作业匹配到合适的数据中心下的合适的资源上。由于不同机构的云计算数据中心的差异性，为了具有普遍意义，对建模过程中目标函数采用了抽象弹性设计。为了具有实际应用性，本文将静态研究下的模型做了适应于动态调度场景的改进。⑵在建立模型之后，通过理论分析证明了该模型的可行性。以及对最终解的质量、纳什均衡解存在与否、算法是否收敛以及如何收敛等问题做出了相关研究。由于模型采用的代理学习算法对于信息要求不高，这样对模型做些适当的改进甚至可用于较为恶劣通讯环境下的动态调度中。⑶在实验之前对云模拟器“CloudSim”进行了重点介绍，并对该模拟器中部分关键类做出继承，改写成能够适应本模型的多用户下多作业独占虚拟机并按空间共享至多个数据中心下多个非同构资源上并行处理的模式。⑷通过实验来验证模型理论分析的正确性，并通过大量反复实验所得的数据对模型中重要影响因子和运行效果做出了定质定量的分析。针对实验中的不同实例样本作出了具有代表性特征的筛选，通过这些实例相信可以对模型有着更深入的理解和掌握。