网格计算是近些年来国际上兴起的一项重要技术,目标是要实现网络虚拟环境下高性能的资源共享与协同工作。任务调度是网格计算中的一项关键技术,目标是要在满足一定的性能指标和优先关系约束的前提下将可并行执行的任务按照一定的分配策略分派到网格中的各个资源中运行,以达到总的执行时间最小的目的,从而提高网格的服务质量。论文首先对分布式网格调度系统进行了分析研究,针对分布式调度的特点,对调度系统进行了面向对象的总体架构,明确了调度系统中各实体所承担的角色以及调度算法的输入和输出等情况。其次,论文对基本的免疫算法进行了改进,提出了适合于网格任务调度的动态免疫算法(DIA)。根据网格任务调度的特性重新设计了编码机制、亲和度函数、复制算子、交叉算子以及变异算子。与此同时,对算法中的各参数如种群大小,记忆细胞的规模进行了重新设置,以便调度器能够根据网格系统各服务节点的计算能力及网格资源的状态进行动态调度,从而向用户提供最优性能:不仅使总的完成时间最短,还尽量满足了每个任务的截止时间的要求。最后,在GridSim环境下对基于动态免疫算法的网格任务调度模型进行了仿真模拟,并且与其他比较常见的调度算法如遗传算法、先来先服务算法、最小最小算法进行了比较分析,结果显示动态免疫算法具有良好的优化能力和自学习、自适应的能力,从而能够为用户提供比较好的服务质量。