网格任务调度是网格计算的重要组成部分,直接影响到网格计算系统的性能。但网格任务调度存在着任务调度时间长或资源负载不平衡的问题,影响了网格系统的整体性能。本文研究的内容是将混合蚁群算法应用到网格任务调度,克服上述缺点,以提高网格的整体性能。本文在深入研究网格任务调度、蚁群算法和禁忌搜索算法的原理和性能基础上,提出了基于混合蚁群算法的网格任务调度算法和相应的数学模型。本算法将禁忌搜索算法作为蚁群算法的局部搜索策略,即由蚁群算法产生优化解,禁忌搜索算法在优化解的基础上进行局部搜索,扩大搜索范围。本算法既利用蚁群算法提供的优化解克服了禁忌搜索算法对初始解的依赖性,也利用禁忌搜索算法的特性使蚁群算法避免陷入局部最优;同时,本文针对网格容错、网络延迟和负载平衡问题对信息素的组成和信息素的更新规则进行了改进,以达到缩短网格任务调度时间和资源负载平衡的目的。为评估算法的性能,本文采用GridSim Toolkit网格仿真工具对网格任务调度进行仿真,实验结果表明,基于混合蚁群算法的调度算法能够有效的缩短网格任务调度的时间,并且资源的负载平衡性能得到明显的改善。