PSA(parameter sweep application)应用很广泛，涉及各行各业。PSA应用对计算资源要求较多，在网格环境下，计算资源得到了管理，可以被很好的使用。两者的结合可以产生更大的生产力。　　 本文首先介绍了网格批作业系统相关研究背景，从药物网格，铁路车流径路计算系统和蛋白质3D结构预测三个典型的PSA应用的场景入手，分析了PSA应用作业的特点，在此基础之上，接着提出本文的研究目标：优化VEGA GOS网格系统软件，从批作业系统服务端作业吞吐率，服务端提交作业响应请求吞吐率和减少查询作业响应请求三个方面提升GOS批作业系统的性能。　　 本文从实际的性能测试数据入手，紧扣研究内容，主要从服务端作业吞吐率，提交作业的响应请求的吞吐率和查询作业响应请求和作业垃圾数据几个方面详细的分析了批作业系统运行PSA应用作业的性能瓶颈，给出了优化方案。　　 同时，本文测试了优化后GOS批作业系统的性能表现，与优化前相比各方面性能的提升。实验结果表明，GOS批作业系统性能提升，主要表现为服务端作业吞吐率在峰值部分提升了约30％，提交作业响应请求吞吐率提升了约33％，批量提交作业响应请求更加平均响应时间缩减为原来的40％，可以更好的用于PSA应用。　　 最后，由于不同PSA应用的作业存在着的差别，这些差别在系统负载比较大时会对性能产生明显的影响，所以本文在进行系统性能分析和评价的时候，给出了一些系统最佳参数配置，使得用户在部署PSA应用时需要适当调整参数便可以达到比较理想的效果。