网格计算是分布式计算的一种,它是利用互联网或其它专用网络将地理上广泛分布的、异构的、自治的、动态的各类软硬件资源互联起来而整合成的一台虚拟“超级计算机”,它可以为网格用户提供计算、存储、管理等一系列高性能服务,其最主要的特征是实现资源的共享和任务的协作。本文研究的主要内容是网格任务管理领域的任务调度算法和任务调度模型。本文的主要研究成果和创新点包括以下几方面：(1)针对当前广泛应用的Min-Min调度算法可能会造成严重负载失衡的问题,提出了基于优先级的在线模式Online-Min-Min任务调度算法。所提的改进算法取消了批处理模式Min-Min调度算法对网格环境所做的一系列假设,采用在线模式进行实时的任务调度以适应网格的动态变化。相比批处理模式的Min-Min调度算法,Online-Min-Min算法降低了任务调度的时间复杂度,减少了任务的平均调度时间；引入了任务的优先级策略,可以对任务调度进行动态管理；同时改进了Min-Min调度算法中的资源预留机制,使得多个任务不能同时映射到同一网格资源上面,从而改善了Min-Min静态调度算法的负载失衡问题。最后,基于GridSim工具构建网格仿真环境,对基于优先级的在线模式Online-Min-Min调度算法与传统的Min-Min批处理静态调度算法分别进行了仿真实验,仿真结果表明Online-Min-Min算法明显的降低了任务的平均调度时间,同时改善了任务调度的负载均衡。(2)在对中心式网格调度模型和分布式网格调度模型进行分析对比的基础上,指出了中心式网格调度模型存在的诸多不足：单个中心节点的失效会对整个系统造成巨大的危害；系统负载不均衡；扩展性差；不能适应网格的异构性；调度算法单一等等。然后提出了分布式的网格调度模型,该模型根据任务和资源的特点把网格划分为多个域,每个域内有一个相对独立的网格调度器,调度器之间可以相互合作,进行任务的跨域迁移,以实现域间的负载均衡。分布性模型中域的划分可以有效的分散和平衡网格的负载,降低中心节点的负载,提高系统的健壮性和扩展性。分布式调度模型还可以在不同域中采用不同的调度策略和调度算法,以满足资源和任务的多样性需求。通过把Online-Min-Min调度算法应用到分布式调度模型中,综合Online-Min-Min调度算法和分布式模型各自的优势,进一步提高了任务的调度效率和系统的负载均衡,同时体现了网格动态性、自治性、异构性的特点。通过对比Online-Min-Min调度算法分别在中心式调度模型和分布式调度模型中的仿真结果,充分说明了分布式调度模型在任务调度效率和系统扩展性方面的优势,具有巨大的研究价值和应用空间。