云计算作为一种新型商业模式,因其物美价廉和即用即取的特点得到众多消费者的喜爱,但面对越来越多的云服务商,用户希望能有一个统一管理云服务的平台,并且依然能得到好的服务。从云服务商的角度来说,其希望能出售尽可能多的服务或资源来增加收益。而从用户的服务质量上来说,用户对物美价廉的服务的需求与云服务商对出售更多资源的期望是一种矛盾关系,本文在这样的矛盾关系下将多个服务商组合起来,以保障用户的服务质量不低于预设的最差服务质量为前提,对用户的请求进行分配,在分配用户请求时,既要将用户可接受的最差服务质量作为约束条件,也要考虑到如何减少服务商的闲置资源。同时,为了能保证用户的服务质量,首先,本文提出了一个双层排队模型,该模型的第一层排队模型能对用户的请求做出评估,根据评估结果决定是否接受用户请求;为了缩短用户请求的平均等待时间,使用多个M/M/n/n+r模型组合成该模型的第二层排队模型。经过仿真实验表明,该模型较一般的排队论模型更能降低用户请求的等待时间和响应时间。其次,为了能平衡用户的服务质量和服务商的收益,本文引入了多目标优化算法中的遗传算法和禁忌搜索算法,并提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合算法,即GT(Genetic algorithm and Tabu search algorithm)算法。仿真实验表明,该算法与遗传算法、禁忌搜索算法相比,在收敛速度上会更快,在解的适应度值上会更优。最后,本文设计和实现了一个混合云服务平台,并应用了上述模型和算法,在用户请求到达时能先对请求做准入控制,再分析请求所需的服务。该平台对用户请求分配服务商时能同时兼顾用户的服务质量和服务商的利益。测试结果表明,混合云服务平台能保证用户的服务质量不低于预设最差服务质量,同时还能兼顾服务商的利益,减少服务商的闲置资源从而增加服务商收益。