负载调度是并行系统高效、可靠运行的一项重要任务。本文从可分负载这一特殊但应用广泛的数据类型入手,结合并行处理概念,研究在任意网络中的多源可分负载调度问题。通过网络实现节点间通信,共享网络中所有节点的计算资源,以便在尽可能短的时间内完成负载处理。虽然可分负荷调度问题已经研究了几十年,但大部分提出的方法只能在少数特定的网络拓扑中得到该问题的最优解。本文基于可分负载理论的最优性原理提出一种新的分析方法,针对任意拓扑网络下的多源可分负载调度问题,构建了一个通用的可分负载模型,在此模型中通信带宽、计算速度、和负载大小是可任意配置的。根据处理器处理负载方式的不同,分别为顺序处理模式和并行处理模式下的多源可分负载调度问题设计最优化算法,并且根据节点是否配备前端处理器,在并行处理模式下对最优化算法进行改进。本文以负载处理的完成时间作为模型的优化目标,将多源可分负载调度问题转换成最大完成时间最小化问题求解。经过理论推导与实验证明不同处理模式下的最大完成时间最小化问题可以被转化成线性规划或凸优化算法有效地求解。本文中采用MATLAB中的lpsolve与CVX优化工具箱对本文提出的模型进行实验仿真。在实验中,以不同网络规模、处理器性能差异、网络的耦合程度作为环境变量,观察随机网络拓扑下不同处理模式的可分负载调度算法性能表现。经过多次对比实验,证明了本文提出的最优化算法的有效性和稳定性。