随着网络技术的发展，通过高性能网络互联的集群系统正成为实现高可伸缩的、高可用网络服务的有效结构。但是由于节点和应用的动态性、复杂性以及资源类型的多样性，集群系统在实际运行中常出现负载不均现象，大大降低了系统的性能。因此，有效的负载平衡和任务调度技术是提高集群系统的整体性能的关键因素。 在深入分析任务调度国内外相关研究现状后，针对系统环境的不同情形，分别提出了基于树形扩散负载平衡算法和面向异构系统的自适应动态负载平衡算法：在先进集群管理系统环境下，根据扩散路径上的每一个中间节点的负载情况决定局部的剩余传播路径，并通过树形扩散负载平衡算法调度来维持集群系统内部传输网络的负载平衡。 面向异构系统的自适应动态负载平衡算法由两个部分构成:首先动态的收集系统中各节点的负载信息，计算出各节点在系统平衡后的负载量，用负载分布样本方差公式判断启动负载平衡算法时机，然后给出负载迁移最佳时机的价值函数和迁移负载的粒度公式，根据各节点的负载情况将节点分为重载、轻载、正常负载三个集合，利用自适应策略从重载集合中选取节点与轻载集合中的节点进行负载迁移，实现系统的动态负载平衡。此算法的突出特点是可根据应用问题的性质动态的调整负载信息的常系数，以自适应的方式提高系统性能。 通过GridSim 模拟器构造一个八个节点的集群系统，启用自适应动态负载平衡算法，实验结果表明，随着额外负载的增加，自适应负载平衡算法比不进行负载平衡的并行程序的执行时间增长要缓慢得多。