并行分布计算是当前计算机科学的热点之一。并行和分布式计算是求解各种计算密集型负载调度问题的有效手段,而负载调度(包括负载的划分和传输)是影响并行与分布式计算性能的关键因素。并行系统中任务调度是指把一个应用中有先后关系的任务合理地分配到并行机的处理器上,使得整个应用完成时间最短。已经证明,这是一个NP难的问题,现阶段主要的研究是提出近似算法,提高调度的效率。本文研究了基于未知网络的并行异构系统中的可分负载调度问题,提出了一系列新的算法。本文的主要贡献包括:1.提出未知网络资源下的可分负载的自适应调度算法。该算法提出了一种新的自适应的探测技术,采用了非固定的探测片段,能够根据当前网络状况自动确定探测片段的大小,并尽量减少分发给慢节点的探测片段数目。与已有针对未知网络参数的调度算法相比,本算法能够显著缩短负载的总处理时间,一般性能提升达到10%以上。2.提出未知网络资源下的总线型系统中多可分负载的调度算法。实际系统中多负载的情况更为常见,而且单可分负载调度在一定条件下可以理解为多可分负载调度。采用多阶段分发策略,能极大提高对系统计算资源的利用率。该算法将多阶段分发策略引入总线型系统的未知网络调度研究中,取得很好的调度结果。3.提出未知网络资源下的单层树系统中多可分负载的调度算法。单层树模型在实际应用中使用广泛,很多实际并行系统都能用单层树模型表示。基于单层树模型的异构系统调度策略,能够根据当前系统的结果调整偏差,自动调用探测过程。该算法以前面的新的探测技术和多阶段分发技术为基础,并有效运用于单层树异构系统中。试验结果表明,算法的优越性明显,较已有算法平均缩短调度时间约15%。本文主要内容为:任务调度的背景介绍,包括并行计算,一般情况下的调度问题,主要解决办法:并行异构环境下调度问题的模型和研究现状:未知网络资源下单负载自适应可分负载调度算法研究;未知网络资源下总线型系统中多可分负载的调度算法研究:未知网络资源下的单层树系统多可分负载的调度算法研究:以后的研究方向。