随着移动通信技术、网格技术的发展，移动终端数量的急剧增长和处理能力的不断提高，终端软硬件作为任务调度的资源成为可能，如何共享移动资源来提高任务调度技术的任务执行成功率和资源利用率就成为了目前的研究热点。本文针对移动网格中的任务调度进行了详细分析与研究，具体工作如下:　　 首先针对移动网格中同一网格域的任务调度问题进行了研究，考虑Min-Min算法的负载不均衡和移动终端的能量受限因素，提出了一种结合移动终端能量受限和Min-Min算法的Energy Min-Min算法（即E-mm算法），提高了任务执行成功率和优化系统的负载性能。通过仿真验证分析，E-mm算法相对于Min-Min算法提高资源利用率和任务执行成功率，但牺牲了Min-Min算法任务完成时间最小的优势。　　 其次针对多个移动网格大任务数的调度情况而出现多个任务同时抢占同一资源导致的阻塞现象，同时为保证调度大量任务和充分利用网格资源，本文提出了任务分组的调度方法。先对大量任务按照指数、线性、对数方式进行分组，确定各组任务数后再利用Energy Min-Min算法进行调度。通过理论分析和仿真验证，在任务数较多的场景下，该算法能有效降低任务阻塞率，提高任务执行成功率。因增加了任务分组计算过程，因此该算法的时间计算量有所增加。　　 最后针对移动网格中任务调度需考虑资源的移动性和网络连接的不确定性问题，提出一种基于移动性和连接性的移动网格任务调度算法。通过利用全局搜索能力强的遗传算法，重新定义遗传操作中的适应度函数，以适应于移动网格的调度场景。通过理论分析和仿真验证，该算法能有效避免因网络失效导致的资源浪费，最大化系统吞吐量。能更精确任务调度的完成时间，提高用户满意度。