二十世纪九十年代以来,网格计算(Grid Computing)作为分布式计算的新兴研究方向,从无到有,由弱到强,现在已经成为分布式计算领域中的一个重要分支,它将在未来的社会中将发挥着越来越重要的作用。作业调度是目前网格计算中一个热点研究的问题,是能够高效使用网格资源的重要保证。在诸多调度问题中,本文选定了其中的两个进行研究:一个是调度中的群集行为(Herd Behavior),另外一个是并行作业调度中需要考虑的通信问题。针对网格调度中的群集行为,基于Balls-and-bins模型,本文利用DHT(Distributed Hash Table)和Data Replication技术提出了一种新颖的随机调度算法。实验数据表明,这种算法能够有效的避免群集行为的发生,并且在调度的开销以及作业的运转时间(Turn-around time)上都大大优于传统的贪心算法。另外,针对作业调度中需要考虑的通信问题,我们的方法是把通信从调度中剥离出来,放在资源管理当中进行处理。通过利用限制TTL(Time-To-Live)的泛洪法(Flooding),本文提出了一种把网络上的资源划分为组(group)的方法对该问题进行解决。而模拟实验也证实了我们方法的有效性和合理性。