最近几年来,并行计算得到了业界的高度关注,微软首席预言家克莱格.穆迪更是预言并行计算将成未来重点。利用并行计算技术,计算机可以将不同的任务分配给多个处理器同时处理,而不是由一个处理器每次处理一项任务,从而提升了计算机的运算速度。为了将计算能力最大化,软件厂商需要改变软件程序员的工作方式,他们不能再使用传统的线性编程方式,而是要在代码中将计算任务划分为多个部分,并交由多个处理器同时处理。将这种模式扩展到局域网范围内,即引出了本文的研究内容,研究如何利用局域网内PC资源,使用Windows操作系统作为平台,给出运用MPI标准实现负载均衡调度算法并行程序设计的方法,从而达到高性能计算的目的。影响负载均衡的因素主要有负载均衡的调度算法、网络拓扑和负载均衡的粒度,其中,调度算法是负载均衡技术的核心。本文在研究国内外相关文献的基础上,从负载均衡技术的发展现状入手,介绍了该技术的涵义、分类等基础知识;讲解了负载均衡算法的理论知识,并针对常见负载均衡算法的实现细节进行了分析;同时利用运行平台MPICH,将多台PC机通过局域网连接成异构集群的并行计算环境,结合目前集群系统中最重要的并行编程标准MPI,通过求解“暴力破解”、“旅行商”等问题,充分挖掘问题和算法本身的并行特性,详细介绍了随机算法、循环算法和遗传算法的理论依据、实现流程及优缺点等,并针对现有算法的不足给出了相应的优化方案,为以后进行类似领域的开发提供了理论和方向上的支持,为并行计算中负载均衡算法实践的普及做了大胆的尝试。虽然静态负载均衡算法相对于动态负载均衡算法来说是一种比较落后的算法,不能达到任务适时调度的需求,但是由于其调度机制相对比较简单,调度消耗更低,因此在特定的应用领域它甚至比动态均衡算法更有效。