网格计算是近年来逐渐兴起的一种Internet计算模式,其目的是为了在分布、异构、自治的网络资源环境上构造动态的虚拟组织,并在其内部实现跨自治域的资源共享和资源协作,有效的满足面向互联网的复杂应用对大规模计算能力和海量数据处理的需求。传统的资源调度算法能很好的满足上述目标,但近年来随着Ad Hoc网络以及无线传感器网络(WSN)的快速发展和其在网格中的广泛应用,能量消耗问题在网格资源调度中的重要性逐步增加。比如,在Ad Hoc网格中,资源节点的能量储量都是有限的,在实现资源调度过程中,能量约束是一个不可忽视的因素。另外,近年来数据密集型网格应用不断增多,比如高性能物理研究、天体研究、天气预报等,这些应用都是建立在高性能数据网格之上的。高性能数据网格具有计算时间长,能量消耗大等特点。因此,寻求一种基于能量优化的网格资源调度算法成为网格资源调度领域亟待解决的问题。本文主要考虑能量以及完成时间两大QoS约束条件,提出了一个基于能量优化的网格资源调度模型,并在此基础上提出改进的网格资源调度算法。本文所做的主要研究及创新性主要体现在以下几个方面:1)针对异构环境下资源具有多样性这一特点,在调度模型中加入了能量资源这一资源类型,传统的资源调度算法中的资源主要包括:计算资源、存储资源、网络资源,硬件资源等,而对于能量资源的研究很少,然而能量资源在网格中已经越来越普及。2)在网格资源调度中考虑能量约束,提出一个能量消耗子模型。该模型将资源调度过程中的能量消耗定义为任务执行能耗和网络通信能耗,将能量消耗因素作为一个约束条件考虑到资源调度中。如何使调度过程中的能量消耗最优化将作为本文研究的首选目标。3)在考虑能量约束的同时,考虑任务完成时间约束,提出一个时间子消耗模型。实现任务完成时间的优化解决了在调度过程中能量消耗最优所带来的负载均衡问题,避免了网格任务只是选择能量消耗低的资源进行调度。4)在任务完成时间优化和能量优化的基础上,本文提出一个网格资源调度算法E sufferage。该算法实现了网格异构环境中网格资源调度的能量最优化,在任务执行过程中综合考虑能量消耗代价和时间消耗代价,实现能量消耗值最小。根据算法特点对网格仿真工具Gridsim进行了改进,将算法E sufferage调度算法在GridSim上进行了仿真研究,从实验研究的角度验证了该算法理论的正确性和可行性。总之,以上研究成果和创新点解决了网格资源调度过程中的能量消耗问题。与传统的启发式调度算法相比,算法E sufferage实现了能量消耗的最优化,网格中的资源也能被充分利用。本论文得到了国家自然科学基金项目(批准号:60402028,60773211),湖北省杰出青年人才基金(2008CDB335)和教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0806)的资助