近年来,云计算凭借其海量的计算资源和按需租用的服务模式已经在科学、工程和医疗等领域得到快速发展和广泛应用。根据云资源提供者和使用者的所属关系,云计算可分为三类,即公有云,私有云和混合云。公有云作为云计算的主要形态,其服务模型中包含企业用户、服务提供商和基础设施运营商三个角色。企业用户和服务提供商作为云资源的使用者,在应用请求的调度过程中,其调度算法的设计目标是满足服务等级协议的同时降低云资源租赁开销。而基础设施运营商作为云资源的拥有者,在应用请求的调度过程中,其调度算法的设计目标是满足应用请求资源需求的同时提高资源利用率,降低能耗开销。本文分别从企业用户、服务提供商和基础设施运营商三个角色出发,根据不同角色所处理应用请求的特点及算法设计目标,展开云计算环境下调度算法的研究。主要解决了企业用户处理并行任务的云资源租赁开销最小化问题；服务提供商处理交互式应用和批量式作业的云资源租赁开销最小化问题；基础设施运营商聚合调度应用请求的能耗开销最小化问题。主要贡献如下：(1)针对企业用户处理并行任务的云资源租赁开销问题,以降低云资源租赁开销为目标,建立了云环境下并行任务调度模型。为了求解该模型,本文利用帕勒托支配理论和关键路径算法,提出了一种新的成本感知的并行任务调度算法。实验结果表明,该算法可以有效降低企业用户的云资源租赁开销,并优化并行任务的执行时间。(2)针对服务提供商处理交互式应用和批量式作业的云资源租赁开销问题,以降低服务提供商的云资源租赁开销为目标,建立了混合交互式应用和批量式作业的任务调度模型,并提出了一种新的收益驱动的混合应用请求调度算法。实验结果表明,该算法能够综合考虑交互式应用和批量式作业的任务特点,根据云资源的计价模式合理调度任务,达到降低服务提供商的云资源租赁开销的目标。(3)针对基础设施运营商的能耗开销问题,以降低基础设施运营商能耗开销为目标,利用有色装箱建立了应用请求聚合调度问题模型。为了求解该模型,提出了一种新的近似算法即能耗驱动的应用请求聚合调度算法,并给出渐进性能比的理论分析。实验结果表明,该算法能够有效降低基础设施运营商的能耗开销。