Облачные вычисления – это мощная технология вычислений, которая предоставляет гибкие услуги пользователю в любом месте. Управление ресурсами и планирование задач являются важнейшими перспективами облачных вычислений. Одной из главных проблем облачных вычислений было планирование задач. Обычно планирование задач и управление ресурсами в облаке – это сложная задача оптимизации во время рассмотрения потребностей в качестве обслуживания. Огромные работы в рамках планирования задач фокусируются только на вопросах крайних сроков и оптимизации затрат, а также избегают значения доступности, надежности и надежности. Основная цель данного исследования – разработка оптимизированного алгоритма эффективного распределения ресурсов и планирования в облачной среде. В этом исследовании используется алгоритм PSO и R-фактора. Основная цель алгоритма PSO заключается в том, чтобы задачи планировались на виртуальных машинах для сокращения времени ожидания и пропускной способности системы. PSO – это метод, порожденный социальным и коллективным поведением роев живых существ в природе, и в котором частицы ищут проблемное пространство, чтобы предсказать близкое к оптимальному или оптимальное решение. Разработан гибридный алгоритм, сочетающий PSO и R-фактор с целью снижения время обработки, сделать промежуток и стоимость выполнения задачи одновременно. Результаты испытаний и моделирования показывают, что предложенный метод обладает большей эффективностью, чем ранее распространенные подходы.