题目：基于新药研发网格的网格任务调度算法研究和实现

网格将分散在网络上的信息及信息存储、处理能力以合理的方式“粘合”起来，形成有机的整体，提供比任何单台高性能计算机都强大得多的处理能力，实现信息的高度融合和共享。随着网格技术的进步和发展，网格用户对计算网格系统的服务质量（QoS）的需求越来越强烈。而从网格管理者的角度，面对动态、异构、自治的网格资源，如何高效、合理的利用这些资源，满足用户的QoS需求，提高网格系统的吞吐率和资源利用率，越来越成为网格研究的热点和难点。而解决这些问题的关键技术是网格资源管理和网格任务调度，本文的重点就是网格任务调度中调度算法研究和实现。网格计算任务调度的目标就是要对用户提交的任务实现最优调度，并设法提高网格系统的总体吞吐率。由于网格环境的千差万别，调度的目标也千差万别。这些目标主要包括：最优跨度(Optimal Makespan)、服务质量QoS(Quality of Service)、负载均衡(Load Balancing)等。但是，目前大多数的调度算法主要有两个方面的不足：第一：大部分算法的调度只考虑最优跨度和负载均衡中的一个，或者对二者进行加权平均得到一个综合指标作为调度的目标，其结果往往顾此失彼。第二：目前的调度算法所依据的资源负载模型是基于单主机的资源模型，多以CPU和Memory利用率来计算资源负载。而在元调度环境下，网格资源是动态的，异构的，这些都对目前的算法提出了严峻的挑战。基于以上两点，本文的工作主要包括：提出了基于QoS约束的负载均衡的启发式任务调度算法。在该算法的两个阶段，我们分别考虑最优跨度和负载均衡。同时，我们提出了基于集群负载的资源模型。为了验证本文提出的调度算法，我们设计并实现了网格仿真环境，测试了我们的算法。实验数据表明我们的算法能够很好的兼顾最优跨度和负载均衡。基于DDGrid项目，我们设计了任务分发调度模块。在该模块中实现了本文提出的调度算法。对DDGrid平台的运行情况的分析表明，我们的算法在实际的计算环境中能够很好避免网格系统中的群聚想象，能有效地提高网格资源的利用率。