网格是高性能计算和信息服务的战略性基础设施,而网格技术已成为下一代互联网应用的关键技术。高速网络的发展将分散的、异构的计算资源有机地整合到一起形成计算网格,为解决科学和工程领域一些大规模计算问题提供了理想的平台。由于网格所具有的广域性、动态性、异构性等特点,如何对资源进行管理及任务调度以满足用户的需求是一个极具挑战性的问题。随着网格的飞速发展,服务质量(QoS)成为网格资源管理与任务调度过程中必须要考虑的一个重要因素。在这种情况下,本文通过对网格QoS框架的研究,将多QoS的模糊属性融合到资源的管理与任务调度算法中,使网格任务在不确定环境下按时执行,本文的主要工作包括以下几部分:1.首先介绍了网格计算的概念和目的、网格QoS的体系结构并同时指出了基于QoS任务调度的重要性;然后在此基础上对网格技术与调度算法的研究现状进行了详细的阐述和总结。2.针对用户QoS需求的模糊性和不确定性,提出基于D-S理论的区间值模糊多QoS测量方法,将用户提交的区间QoS需求有效地进行融合,形成优先队列,仿真结果表明,该方法可以以区间数的形式满足用户的多QoS的任务调度需求。3.为了能在任务调度中更快地发现资源,对网格资源的合理管理显得尤为重要。通过对资源的QoS属性进行划分,利用数据挖掘中改进的DBSCAN聚类算法将网格环境中的各异构资源进行资源绑定是一种有效的资源管理方法。4.基于网格环境中的多QoS因素,改进了现有的网格调度算法,提出了以makespan值作为优先目标的网格调度新算法,仿真实验证实算法在不同异构环境下都有很好的效果。5.不确定网格环境中通常将服务质量的高低作为任务的优先调度目标,借鉴人类社会学中的人与人间的信任模型,考虑网格节点间的服务质量信任需求,提出了基于QoS的网格关联任务调度算法。算法考虑任务之间的通信与执行的先后性,更符合实际的网格环境,该算法以较小的时间跨度为代价,取得了较好的服务质量性能。最后,对本文的研究工作进行了总结,对目前研究内容存在的问题进行了分析,并提出了进一步的展望。