摘要：针对计算密集型作业与数据密集型作业混合情况,在一个作业有时间限制的动态环境中,对传统的网格作业调度方法进行扩展,提出了三种网格作业调度启发式算法：Emin-min、Ebest、Esufferage.并在一个由多个Cluster组成的、通过高速网络连接的网格模型上,对三种算法进行验证.与Min min算法的比较结果显示：三种算法均优于Min-min算法.与ASJS算法比较结果显示：Emin-min减少了等待时间与作业的makespan;Esufferage算法以减少作业完成量为代价,减少了作业的等待时间及makespan;Ebest在完成作业数量上与ASJS基本保持一致,但却增加了作业的等待时间与makespan.总体上,Emin-min具有比较大的优势.

关键词：计算密集 数据密集 作业调度 平均执行时间 

单位：南京信息工程大学网络信息中心 江苏南京210044 厦门理工大学 福建厦门361024 苏州大学先进数据分析研究中心 江苏苏州215006 南京信息工程大学大气科学学院 江苏南京210044