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论文介绍和总结了网格计算中的关键技术——网格调度以及网格QoS的国内外研究现状，针对目前研究中存在的问题和不足，重点研究了面向QoS的网格调度优化机制和其中的资源筛选方法。论文从保障服务网格中应用的QoS为出发点，研究并提出了一种支持QoS的网格调度优化机制。具体研究内容包括：两阶段调度模型、多QoS参数映射方法、资源筛选算法等。两阶段调度模型将网格调度模型分为资源筛选和任务调度两个部分；多QoS参数映射方法利用模糊神经网络将网格应用QoS需求映射到资源属性上；资源筛选算法实现了面向应用QoS的资源的遴选。文章对两阶段调度机制的系统结构和主要组件进行了简要说明，重点阐述了基于模糊神经网络的参数映射方法和面向应用QoS需求的资源筛选的设计思想、筛选原理和实现方法。实验和比较的结果表明，机制和算法在资源利用率和服务拒绝率两个网格系统主要性能指标上得到了明显改善。本调度机制符合OGSA／WSRF标准，在Globus通用组件GSI、MDS和GRAM上构建面向网格服务的框架，提高了服务的通用性、可移植性，有利于实际网格调度系统的实现与开发。机制中的参数映射方法和资源筛选算法能和其他资源管理和调度机制等已有网格服务结合，构成优化的网格调度机制，以此促进我国在网格资源管理上的基础研究工作。