P2P网络具有很强的自治性和随意性等特点,每个节点既是资源提供者,又是资源消费者,所有节点可自由加入或退出网络。这样,整个Internet网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散,人们将以更主动的方式参与到网络活动中去,Internet重返自由和平等的本质,并极大地提高了信息、带宽等资源的利用率。任务调度是P2P计算中的一项关键技术,直接影响到整个系统的计算性能。考虑在P2P环境下,描述一个任务和节点需要多个属性,其中可能存在不相关属性。本文首先利用粗糙集对描述任务和节点的关键属性进行特征向量提取,然后根据相似度公式将任务和节点分配到与它相似度最大的类别中,从而确定任务和节点的类型。P2P环境下,为了完成任务调度,必须先选取满足任务调度时间要求的空闲节点集合,但是,节点在某一时刻的空闲与否并不能作为任务调度的条件,还应该考虑节点的空闲时间区间。本文通过统计的方法来获取节点的空闲时间区间,为提高资源的利用率,在保证任务成功执行的基础上,充分利用网络资源,动态调整置信度,选取在时间上适合于任务调度的节点。对任务和节点进行划分后,本文定义了排队机制后的任务调度模型,将任务和节点分别放入不同的队列和集合中,对于同一队列中的任务按动态优先级进行排序。根据任务调度机制选择空闲节点,一个队列中的任务调度到同一集合中的节点,完成任务调度。最后,在实验中,把任务执行的平均QoS(主要包括任务的执行时间、通信时间、所需费用),作为任务调度的评价指标,结果表明本文的方法提高了任务执行的平均QoS。