本文研究目标是解决网格仿真中的任务管理问题并验证所提方法的正确性和有效性。本文在仿真方法和任务调度算法两个层次上对基于网格的仿真进行了研究,内容主要包括基于网格的仿真框架和分布式仿真执行任务的调度策略、基于网格的仿真任务管理。本文提出了一个基于网格的仿真集成框架GFS(Grid-based Framework for Simulation)。GFS框架解决了传统仿真环境向网格的移植问题,阐明了基于HLA的联邦服务的动态发现和邦员的动态集成问题,同时利用仿真资源库来支持建模仿真的重用。该框架在HLA等建模仿真框架的基础上,将传统的建模仿真方法和组件集成到网格环境中,强调网格计算对仿真应用的透明支持作用。GFS框架有效地集成了客户端、仿真管理系统、网格中间件和仿真资源库。网格计算环境是一种异构计算环境,在此环境下的任务调度的决策直接影响应用程序的运行性能。而并行任务调度的一个主要目标是达到负载平衡,在执行过程中充分利用并行系统的资源。在网格环境中,并行系统本身非对称带来的复杂性、多用户环境以及并行任务粒度较粗等因素给负载平衡问题的解决带来了新的困难。本文围绕如何在网格环境中平衡负载这一目标,对进程级并行任务的动态调度问题进行了的研究,设计并实现了一个基于MPI的动态负载平衡调度系统。该系统采用了静态程序分析、自适应数据采集与交换算法,以及多用户共享等技术,改善应用程序在网格环境中的执行性能,该系统具有较高的透明性、较好的可扩展性和移植性等特点。