网格计算是建立在互联网上的广域网络计算技术，它将地理上分散的各种资源有效整合起来，提供以资源共享为目的的高性能计算和信息服务的环境。任务调度算法的研究，直接关系到网格中调度的效率和质量，在网格计算技术的研究中有着非常重要的作用。由于网格资源具有异构性、动态性、自治性等特点；另外，众所周知，任务调度问题是NP完全问题，因此如何设计出一种性能优良的调度算法，尽可能提高网格计算的效率，是一个值得研究的课题。　　 启发式调度算法是解决NP完全问题的一种有效方法。Min-Min算法是一种典型的启发式算法，它总是调度完成时间最短的任务，具有实现简单、总时间跨度短的优点，但也有机器严重负载不均衡的缺点；QoS Guided Min-Min算法把任务分成高QoS任务和低OoS任务，先对高QoS任务使用Min-Min算法进行调度，然后再对低OoS任务使用Min-Min算法进行调度，虽然在一定程度上改进了Min-Min算法，但仍然存在不足，有待改进。基于此，本文主要进行了以下几个方面的工作：　　 1.首先介绍了网格计算的基本概念、特点、体系结构及调度模型，研究了任务调度算法的类型及特点。　　 2.分析了网格计算中任务调度的特点和目标，并对几种典型的网格模拟器进行了研究，本文选择了GridSim这一网格仿真工具对任务调度进行仿真实验。　　 3.通过对Min-Min算法和QoS Guided Min-Min算法的分析和研究，发现了两种算法的不足，并针对其不足提出了基于任务优先级和QoS约束的Min-Min算法。　　 4.基于GridSim仿真工具，用程序模拟实现Min-Min算法、QoS GuidedMin-Min算法和基于任务优先级和QoS约束的Min-Min算法，并通过几组对比实验，证明改进后的算法比前面两种算法具有更短的时间跨度，同时网格资源负载更加均衡。