目前,基于网格技术的分布式计算已经在高性能科学计算和Internet商业应用中获得了很大的发展。伴随着对分布式计算需求的增长,国内外网格技术的研究重点从传统的集群计算转向了基于Internet和Web服务的异构平台计算,在这个过程中,网格技术在基础框架、技术规范、算法模型、项目应用等众多子领域中都取得了非常大的成果,比如基于Web服务的OGSA网格基础架构,网格中间件平台Globus,Condor调度系统,以及GrADs系统等。网格计算在提供资源共享,提高资源利用率的同时,也与其他分布式计算一样,面临跨越多个管理域的资源控制、负载平衡、服务质量,以及安全性等问题。特别是在动态变化的网格环境下资源的发现和任务调度问题,仍然需要深入的研究和探索。目前,国内外对资源的调度研究主要基于集中式的资源信息组织结构和层次式的信息组织结构;对信息的获取,又分为相对稳定的信息获取和动态变化的信息获取。在这些研究中,影响调度系统效率的瓶颈主要集中在对任务需求的理解方式和对资源信息的组织方式上。本文提出了一种基于分类的调度模型,用分类号来表征资源的计算力特征;同时,采用周期性的动态分类策略,以应对资源信息的动态变化问题。本文的研究工作集中在以下三个方面:首先,分析了当前网格环境中的资源管理和调度技术。通过深入的文献调研和实例分析,对当前国内外具有代表性的网格调度技术和网格系统进行了分析、比较,重点考察了其中的资源管理和调度模型。其次,提出了一种基于分类的网格调度模型GSM-C。通过对用户任务和网格资源进行统一分类,为调度器提供资源匹配参考。围绕分类策略,对任务描述和网格资源管理的信息结构进行了重构,并在此基础上提出了GSM-C的设计框架和调度算法。最后,对GSM-C模型进行了模拟实现和性能分析。根据试验结果分析了调度模型的性能,并与其他调度策略进行比较,总结出了GSM-C的相对优势。