网格是构建在Internet上的一组新兴技术,其目标是在动态变化的、广域分布的异构虚拟组织间实现资源协同共享。在网格系统中,任务调度是其重要的组成部分,它根据任务信息采用适当的策略把任务分配到相应的资源节点上运行。由于网格系统的异构性和动态性,以及运行于网格系统之上的应用程序对于资源的不同需求,使得任务调度变得极其复杂。考虑不周全的任务调度策略,将会增加任务的执行时间、降低整个网格系统的吞吐量。本文介绍和总结了网格计算中的关键技术——任务调度。网格任务调度实质是在网格环境下将m个需要调度的任务合理分配到n个资源上,高效的调度策略可以充分利用网格系统的处理能力。网格的规模决定了m和n的数值比较庞大,要在有限的时间里找到最优的资源分配方案比较困难,所以网格任务调度一般采用启发式调度,目的是尽可能得到较小的任务完成时间。本文将用户提出的任务紧迫性作为一维QoS需求,同时考虑了任务相对忍耐度,结合Min-min算法和Sufferage算法的优点,在Sufferage算法基础上提出了基于任务紧迫性的网格调度算法。在任务调度时,根据任务排序结果选出对服务质量影响最大的任务,并将该任务映射到完成时间最早的资源。实验采用GridSim工具包仿真。结果证明,与Min-min算法和Sufferage算法相比,该算法在任务完成时间、服务质量方面有其自身的优点。同时,本文就面向QoS的任务调度,提出了一个以任务的硬性指标和弹性指标相结合的QoS管理和任务调度的模型体系。通过该体系结构,详细分析了基于QoS的网格任务调度过程,并设计了一个基于模糊贴近度的任务／资源弹性参数匹配算法,该算法考虑了多维QoS需求,在很大程度上适应了网格应用的需求和方向。同时将该算法与两个常见的启发式算法比较,结果表明,该算法在资源匹配成功率等性能指标上有了明显地改善。限于网格任务调度的适用局限性,本文对未来的工作进行了进一步地展望并提出了一些有待增强的方面。