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网格服务质量(QoS)是评价网格的三个基本准则之一,人们对网格QoS的研究一直没有间断,提出了网格QoS协商管理系统以及分层的QoS体系结构,但目前对网格QoS的测量与评价还没有较健全的方法,尤其对于QoS存在不确定性的情况。网格任务调度可以说是网格的核心工作,对它的研究渐渐走向成熟。人们不只提出基于启发式的Min-Min、负载均衡等的静态调度算法及在线模式和批模式的动态调度算法,还提出用人工智能中的遗传算法、模拟退火算法等方法来处理任务调度。但是,如何在任务调度中更好的保障网格服务质量,如何利用网格QoS指导任务得到最好的调度,仍然值得研究。本文主要提出了三种网格QoS评价模型,对传统的QoS测量与评价做了改进:1、基于Vague集的网格QoS评价模型。用Vague集描述用户QoS模糊的表达如“某数值左右”、“安全性较高”等,用证据理论ER算法对其测量融合,将融合后的综合QoS加入到网格任务调度(如经典的Min-Min算法)中,并对调度算法加以改进,实验证明在Vague集描述的QoS指导下的网格任务调度新算法能在降低了时间跨度的同时,更有效的利用网格资源。2、基于集对分析联系数的网格QoS测量模型。用集对分析联系数处理网格QoS属性中存在的不确定性,用联系数a+bi中的b来描述QoS参数的浮动范围,并且利用联系数的运算法则与全序关系来测量和评价网格QoS的高低,最后将这种评价加入到网格任务调度中,仿真实验表明,这种任务调度与实数形式描述的QoS指导的任务调度相比,在兼顾了调度时间跨度的同时,使资源与任务的匹配效用增加,提高了资源的利用率,改善了网格资源“尽力而为之”的状况。3、网格混合多QoS属性的评价模型。提出了实数、区间数与Vague模糊表达同时存在的网格QoS体系结构,把各种网格参数都作为一个QoS属性加入到体系中来,包括逻辑参数、网络吞吐与时延、安全、信任、可用性、甚至执行时间和价格等。在此基础上利用ER算法将各种QoS进行综合测量和评价,并简要介绍了这种评价模型在网格任务调度中的应用方向。