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网格是下一代Internet的发展方向，网格的主要目标就是把地理上广泛分布的计算资源、存储资源、网络资源、软件资源、信息资源等统一成一个逻辑整体，然后像一台超级计算机一样为用户提供一体化的计算、信息应用等服务。因此为了使网格能够达到最好的性能，有效减少网格任务的完成时间以及其它目标，出现多种资源调度算法，如：Min—Min，遗传算法，人工智能算法等。然而网格环境下的任务多种多样，根据其子任务之间的关系可以分成三种类型：并行型任务(元任务)，顺序型任务，协作型任务。网格环境最普遍的任务就是子任务之间具有复杂制约关系的协作型任务，现有的针对协作型任务的资源调度算法都是建立在一定的假设条件下的，有一定的制约性。同时网格固有的一些特点，进一步增加了资源调度的难度。作者的主要研究工作如下：(1)针对这种情况提出了一种新的协作型任务的资源调度算法——动态多权值调度算法(DMVSA算法)，该算法根据协作型任务的DAG图动态的计算协作型任务中的关键路径节点，各任务节点的最早开始时间和最晚开始时间，以及它们到关键路径的距离，并把它们作为参考值来计算就绪子任务节点的优先级，进而根据优先级对子任务进行调度，同时该算法在调度的过程中还根据每次调度的结果动态的调整这些参数。文中给出了该算法的数学参考模型，以及算法的详细步骤和参数的计算方法。(2)为了验证算法的性能使用simgrid仿真器对该算法进行了仿真，并详细介绍了DMVSA算法仿真模型的建立步骤和该仿真模型的基本组成模块，各模块的特点、作用和它们之间的关系。(3)对DMVSA，DAG-Min和DCPN三种算法的时间复杂度分析表明它们同为o(mn~2)，最后针对各种类型的协作型任务，在各种计算通信比率和负载的情况进行仿真试验，对实验结果的分析表明：与DAG-Min算法和DCPN算法相比DMVSA算法有着相对较高的调度性能，能够在更短的时间内完成各种类型的协作型任务，并且不会被任务中通信计算比率和任务间的耦合关系的变化所影响，有着良好的适应性。