从网格计算中逐步演化而来的云计算,因其强大的计算能力和灵活的资源管理方式成为近几年的热门技术和研究热点。网格技术作为基础技术得到不断研究发展,其中任务调度算法作为核心内容,决定着网格的整体调度性能及系统的处理效率。因此对于任务调度算法的相关研究是有必要的。本文先分析了任务调度算法的重要性和研究意义,网格环境中任务调度的模型和流程;对常见的两种算法静态和动态算法,做了对比分析。同时对本文中使用的MCT算法与Min-Min算法的核心思想做了研究,并分析两种算法的特点、不足,对算法的优缺点做出对比总结。分析总结出:MCT算法在调度过程中寻找局部最优解,缺乏对整体考虑;而Min-Min调度过程中会偏向小任务的处理,两种算法都有一定的提升空间。通过研究相关内容,针对网格环境中的静态调度算法,提出从任务组内进行分析调整的方式来缩短完成时间;在限制每次调度的任务组长度的条件下,从任务中长任务与短任务的不同占比入手,结合对权重因素的计算,对任务序列进行强制的调整之后再计算调度。实验中对比不同长短任务占比下利用权重调整后的结果与原结果的差异,并作出分析总结。在得到了不同长短任务占比下权重因素对调度结果的影响后,提出结合任务分析的最优选择机制和调度处理机制;总体上都是利用对任务数组的分析和相关参数的计算,利用已得到的结论,选择最合适的调整方式并利用参数选择合适的调度流程,从而达到对以完成时间为设定目标的调度结果的优化。本文重点在于:从任务组的内部进行分析,结合任务长度、长短任务占比和权重因值几个因素,研究对任务完成时间的影响;在此基础实现了最优权重选择机制和调度处理机制,结合任务数组的分析和多参数的计算,在不同的任务情况下做出最优的选择达到对调度结果的优化。