Grid-technologie is een veelbelovend gedistribueerd paradigma dat kan worden gebruikt voor toepassingen waarbij hoge prestaties worden geleverd. Het gaat om het delen van heterogene bronnen. Planning is noodzakelijk voor het optimale gebruik van de heterogene bronnen die zich over meerdere organisaties uitstrekken. Er is behoefte aan benaderingsalgoritmen die een snelle oplossing bieden voor de optimalisatie van planningsprocessen in de Grid-omgeving. Verschillende technieken gebaseerd op fuzzy, evolutionaire en zwerm intelligentie zijn in de literatuur voorgesteld voor grid scheduling. Dit boek geeft een overzicht van de verschillende roosteralgoritmen die in de literatuur beschikbaar zijn en geeft details over een nieuw algoritme, de Cluster Heterogene Earliest First Min-Min ABC (CHMM-ABC) techniek voor het roosteren van roosters. Grid computing wordt in tal van onderzoeksdomeinen gebruikt voor de opslag van hoogdimensionale gegevens en complexe berekeningen. Telegeneeskunde en bio-informatica zijn twee gebieden die de horizon van het gebruik van het raster verbreden. Case studies die het voorgestelde CHMM -ABC algoritme en een uitgebreide versie van dit algoritme toepassen in deze twee omgevingen om de efficiëntie te bewijzen zijn ook beschikbaar.