随着时代的不断进步,计算机与网络的性能取得了飞速的提高;与此同时,科学研究领域以及工程领域对于计算能力的要求也在与日俱增。在这样的背景下,网格计算技术应运而生。网格的出现使得原本分散在不同地理位置的组织机构得以结成统一的虚拟组织并共享资源,最终使虚拟组织的每个成员都能获得比以往更加强大的计算能力。　　 任务群计算(Many-Task Computing)问题是网格计算领域中的一类十分重要的应用问题。许多的任务群计算问题都具有这样的特征:一方面会产生大量相互独立的计算任务,另一方面计算任务之间的复杂度分布很不均衡。以上特征使得网格环境下任务群计算的性能提高面临很大的挑战。　　 本文提出了一种面向任务群计算问题的网格任务调度算法,我们将其命名为TCE算法(Task Complexity Estimating)。该算法以任务复杂度评估为基础,通过任务打包策略降低网格环境下任务群计算过程中的额外开销。此外,本文还提出了一种任务复杂度模型用以评估任务的复杂度。　　 在性能评测中,TCE算法取得的加速比和资源利用率均显著优于其它参与比较的调度算法,且比较接近理想情况。性能评测的结果显示,应用TCE算法可以显著降低额外开销,且能够有效保证计算节点之间的负载平衡性,从而提高网格环境下任务群计算的性能。