网格计算(Grid Computing)是当前互联网研究中的一个热点,也是并行和分布处理技术的一个发展方向。它充分利用网上的闲置处理能力,把整个网络整合成一台巨大的超级计算机,实现了计算资源、数据资源、存储资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。在网格计算中,资源管理、任务调度和任务管理是网格必须具备的三个基本功能。本文从理论上对基于虚拟组织(VO)的资源管理进行了研究,结合市场经济模型对任务调度进行了探索,其主要研究工作及贡献可体现在以下几个方面:本文讨论了网格计算环境下基于VO的资源共享、协同工作机制与理论模型。通过对网格VO的研究,提出了一种新的基于链路带宽的VO集合模型,并给出了一种简单而有效的VO聚合算法。针对VO中资源属性动态变化和资源更新操作远高于资源注册操作的特点,提出了一种基于哈希表-二叉树(HT-BST)的资源管理模型。该模型综合考虑了已有的链表结构的优缺点,将注册资源通过二叉树型结构按ID顺序联系起来,实现了资源发现和查找效率上的优化,充分适应资源负载以及各种属性快速变化的特点。利用市场经济中的价格杠杆原理,提出了一种简单有效的资源计费模型,实现了VO内资源的负载均衡。本文详细介绍了由澳大利亚Monash大学开发的基于计算经济学的网格框架(GRid Architecture for Computational Economy,简称GRACE)的网格资源代理Nimrod-G的体系结构以及Nimrod-G内部实体的工作流程。重点描述了由Nimrod-G自带的DBC最优时间、DBC最优费用调度算法。在已有算法的基础之上,提出了LP-DBC最优时间和LP-DBC最优费用调度算法。该算法基于一种全新的思想,将任务调度问题转化为线性规划问题,采用单纯形算法获得近似最优解,从而获得资源的最优执行时间以及该任务的最小完成时间,进而获得资源的最优任务分配数。本文采用网格仿真工具GridSim,搭建了基于Broker的网格仿真平台,采用Java语言实现了图形界面客户端。仿真结果显示LP-DBC算法与Nimrod-G自带的DBC算法在任务分配方案上基本相似,然而LP-DBC算法的总任务完成时间明显小于Nimrod-G自带的DBC算法的总任务完成时间,这也说明了LP-DBC算法具有较低的时间复杂度。随着网格任务粒度的增大,仿真结果表明LP-DBC算法在调度任务中的时间开销越来越小,说明了LP-DBC算法具有一定的应用价值。