任务调度是网格研究的一个热点问题,任务调度本身是个NP难解问题,又加之网格的动态性、分布性、异构性和自治性,使得网格下的任务调度更加复杂。蚁群算法固有的并发性和可扩充性等特性,使它适合用于解决网格计算的任务调度问题。服务质量也是衡量网格性能的一个重要指标,在网格的任务调度过程中应该在调度目标函数中综合考虑用户的QoS需求。本文给出了一个网格多QoS约束任务调度模型,以带有QoS约束的任务为研究对象,结合蚁群算法,提出了2个基于蚁群算法的网格任务调度算法(QACO和QIACO)。QACO是将蚂蚁系统应用到网格多QoS任务调度中。由于对于更大一些规模的计算,蚂蚁系统的求解能力有限,算法的性能会下降。很多学者又提出了一些改进的蚁群算法,其中蚁群系统是效果比较好的一种算法。本文结合随机交换局部搜索来改进蚁群系统,再将其应用到网格任务调度中,再提出了一个基于改进蚁群系统的网格多OoS任务调度算法(QIACO)。本文重点考虑了5种QoS约束:时间、可靠性、版本、安全性、优先级,并将QoS约束转换成效用,调度目标是最大化总效用即用户满意度。本文进行了仿真模拟实验,将本文提出的2个基于蚁群算法的网格多QoS任务调度算法(QACO与QIACO)与改进的Min-Min算法、QoS-Min-Min进行比较。仿真实验表明QIACO比QACO有了很大的改进,QIACO无论是Makespan还是总效用相比同类算法都有很大的优势。本文还详细说明了QIACO如何在网格中应用实现,由于时间有限,还没有实现,还有一些问题有待解决,下一步会将QIACO实现,应用到真实的网格环境来检测其可行性及性能。