随着互联网技术的发展，网格将分布在广大地理区域上资源通过通讯技术连接起来，这样用户提交的原有的大型项目可以分割成多个独立的任务，可以在不同的网格资源上执行，并将执行的结果返回给用户。通过网格这样一个巨型的“虚拟计算机”，可以充分的利用资源而提高项目的效率。在网格系统中，如何准确的获取网格系统中的资源信息如计算速率、本地使用率、网络带宽等，合理的分割任务，将子任务采用根据用户所需采用合适的算法映射到网格资源上，怎样合理的利用网格资源，利用有限资源获得最大效率，这些都是网格调度算法需要解决的问题;同时，随着用户对服务要求的提高，其不仅仅只关心任务的完成，还要求高效、便捷、实惠的满足自己所需，所以网格QoS也变得越来越受到关注。　　 一般情况下，任务调度是并行与分布式计算处理中的重要组成部分，其属于NP完全问题。而在网格中，由于网格自身的特点，其网格资源异构、广泛分布、动态进入和退出，使得在网格计算环境下实现任务调度更加复杂。现有的网格调度算法中，可分割任务调度是重要研究内容之一。现有的多路可分割算法主要包括MI、XMI、UMR算法，UMR相对于前两种调度算法，它给出了精确的分割原则以及分配算法，能很好的解决路数的计算，已实验证明UMR算法在执行效率上要明显优于前两种算法。　　 本文对UMR(Uni form Multi-Round)算法展开研究，该算法通过限定每次传输到工作节点任务块的大小，可计算出整个任务调度的最优路数和每一路分配的任务量。但此算法在一些参数考虑不足，即在网格资源充分的情况下，任务调度的时间跨度达不到最优，其存在指定任务随着网格资源的不断增加，当资源达到一定值后，任务的执行时间将增大。而此算法没有给出一个定量的关系进行限定，造成网格资源被浪费而执行效率得不到提高。所以本文针对这个问题，对算法中会影响执行时间的环境参数进行定量分析，保证任务被分配的资源节点在任务执行期间，一直处于繁忙状态;并且任务资源上的计算时间占整体完成时间要达到一定比例，减少启动时间的占有率。在此条件的限定下获取指定任务分配最佳的资源节点数，不仅节省资源同时也提高执行效率。　　 同时，该算法没有考虑到服务质量，只是单纯的以最小化任务完成时间为目标，其虽然能在一定程度上改进已有可分割调度算法的部分性能，但应用于真实的网格环境有一定的局限性，不符合网格环境下任务调度的现实情况。针对这一情况，本文提出基于QoS约束的UMR算法，在之前改进的UMR算法的基础上，对用户作业量分析后进行分组，每一组分别分配额定的网格资源组成资源池，同时对用户提交的任务根据任务的截止时间，对用户组内部队列进行重排列，高优先级和截止时间早的任务优先得到执行，这样能有效提高用户的服务质量。　　 本文在网格模拟器GridSim上进行测试，分别实现最优UMR算法和基于QoS约束的UMR算法与原UMR算法的比较。其中最优UMR算法比较不同的工作量的作业在不同的环境下，改进的UMR算法和传统的UMR执行时间和资源节点的使用情况。在基于QoS约束的UMR算法中，比较了进行用户分组和作业重排列后的任务执行时间同原UMR算法之间优劣。最后结果证明改进的算法，效率有明显提高。