任务调度是网格计算中最基本、最关键，也是最具有挑战性的问题之一，是影响网格计算执行效率的一个关键因素。因此，调度算法的设计要精益求精。在算法设计过程中，必须通过对算法进行建模和分析，发现算法中的不足之处，并且对算法进行优化。 本文分析和比较了几种常见的用于网格研究的建模技术。由于有色Petri网有机地结合了数据结构和层次分解，可用于验证系统的正确性和评估系统性能，它的并行、并发、资源共享描述特征非常适合网格资源管理、调度模型和算法的研究。因此，本文使用有色Petri网作为网格任务调度系统的建模工具。 本文中的CPN模型充分利用CPN的分层特性，将调度器的调度过程和任务在资源上的执行过程进行抽象，因而适用于各种不同的调度算法和资源类型。 为了验证网格任务调度系统CPN模型的有效性，本文设计了一种新的任务调度算法ISufferage。该算法在Sufferage算法基础上，从两个方面进行了改进：(1)考虑执行开始前输入数据以及执行完成后输出数据的存取和传输时间对调度决策产生的影响；(2)在算法中考虑用户的QoS要求，在追求最小的任务完成时间的同时兼顾用户QoS要求。为了对改进算法进行性能分析和评价，使用有色Petd网对ISufferage算法进行了建模和仿真。结果表明，ISufferage比Sufferage算法更适合于实际的网格环境，能更好的满足用户的QoS要求。