网格技术是近几年研究较为热门的一项技术,网格技术利用互联网把分散在不同地理位置的计算机组织成一个虚拟的超级计算机。在网格技术发展的同时,网格计算中的资源调度问题也变得越来越重要。网格环境下的资源调度算法可以分为两个方面的内容:一方面要对资源的状态进行预测;另一方面要根据得到的资源状态来进行资源调度。现有的调度算法存在着一些不足,如何更加准确的对资源状态进行预测,从而用来指导资源调度算法,并且改进调度算法,提高其调度效果,都是很迫切的问题。本文首先介绍了网格技术的概念,综述了近几年来网格技术的研究现状和发展趋势,阐述了资源调度在网格研究中的重要性。接着提出一种基于虚拟组织的网格文件资源共享模型(FsvGrid),用于搭建网格环境下的文件资源管理与共享的平台。然后对目前较为经典的资源预测算法以及各种静态和动态的调度算法进行了详细的分析与比较研究。在此基础上,提出了一种资源状态预测模型,它不仅能够预测资源变化的周期性,也能够预测资源变化的异常性。该预测模型通过区分稳定状态与非稳定状态,周期性时刻与异常性时刻,来对预测机制进行调整,较为准确的预测出资源的变化趋势。同时根据预测结果通过一种基于资源任务量的改进遗传算法来对资源进行调度,该算法综合考虑了资源任务分配量以及任务完成时间,从而设计出良好的交叉和选择算子,既能够保留完成时间比较小的个体,又能够保留具有一部分优秀资源分配方式的个体,算法具有较好的效率和收敛性。最后,采用GridSim工具包对该预测和调度算法进行了仿真,验证了算法的合理性和高效性。