网格计算是构筑在互联网基础之上的新兴分布式计算技术。它通过整合分布在各地的资源,为动态变化的虚拟组织成员提供更为广泛的资源共享。资源分配策略和任务调度算法是网格计算中很重要的组成部分,无论是资源分配还是任务调度面临的都是一个NP完全问题,成为目前网格计算研究领域的一个焦点。本文针对上述问题详细研究了基于SOA的企业计算网格系统架构,分析总结了目前企业网格中资源管理层的资源分配策略以及负载管理层的调度策略；针对企业网格资源管理层的结构,提出了一种基于优选和预留的资源分配优化策略,即通过预留机制选择符合任务QOS需求的资源,通过优选机制选取满足任务QoS需求的具有成功调度经验的资源；针对企业网格负载管理层的结构,根据资源管理层分配策略优化的结果,建立了禁忌列表,改进了遗传算法初始种群和变异算子的生成方法,并通过建立合理的适应度函数,提高了调度性能。理论分析和实验证明,本文所提出的分配策略和调度算法不仅能够满足任务的QoS需求,而且通过结合禁忌搜索算法有效地克服了传统遗传算法执行速度慢的缺点,同时减少了企业网格任务的总执行时间。本文只是对企业网格分配策略和调度算法研究的一个初步尝试,若生成的禁忌列表过大将成为系统性能的瓶颈,有待进一步改进。另外本文仅是将遗传禁忌算法应用到了调度中,对于其它智能群算法在调度方面的应用还有待进一步探讨。