可分任务的多趟调度已成为任务调度领域研究的热点和难点问题。多趟调度中不合理的任务分配不仅可能降低任务的完成效率、降低平台的资源利用率,甚至可能引发处理机的时间冲突（即任务在时间上重叠分配）,导致处理机不能如约按时完成任务计算。鉴于此,本文提出了一种合理、高效且无冲突的多趟调度模型及算法,并将该理论成功应用于求解雾计算平台下的任务调度问题。本文的主要研究成果包括:1.研究了无冲突的多趟调度模型及算法。首先,本文通过实例论证了已有多趟调度模型中处理机在倒数第二趟调度与最后一趟调度之间可能存在时间冲突,导致处理机不能如约按时完成任务计算。其次,提出了一种新的无冲突的多趟调度模型。再次,为了求解模型,（1）证明了任务完成耗时随调度趟数的增加先单调递减再单调递增,并基于此推导得到了最优调度趟数的解析解;（2）推导得到了各调度周期内处理机的最优任务分配方案;（3）推导得到了一个合理的任务分配系数来保证处理机在调度过程中不存在时间冲突。最后,通过实验验证了本文所提模型的有效性和算法的正确性,实验结果表明本文所提模型和算法在确保处理机不发生时间冲突的前提下,能求得最优的任务完成耗时。2.研究了雾计算中无冲突多趟调度问题的建模及算法。最小化任务完成耗时和最大化数据安全性是雾计算平台同等重要的两个目标。为了最小化任务完成耗时,应当将任务部署在具有高性能和强网络连接的雾节点上,但这些高性能和高中心性的雾节点相较于其它节点往往更容易受到网络攻击,因此,从数据安全性的角度出发,应避免将任务部署在这些雾节点上。可见,低任务完成耗时和高数据安全性这两个目标彼此相互冲突,且无法在决策空间中同时达到最优。鉴于此,本文建立了一个以最小化任务完成耗时和最大化数据安全性的多目标优化模型,并设计了一种基于分解的多目标进化算法求解该模型。最后仿真实验表明无冲突的多趟调度模型适合于求解雾计算平台中的任务调度问题,能够有效降低任务完成的总耗时,且所提多目标进化算法能够在决策空间中生成一组均匀分布并具有代表性的候选解集,以供用户根据不同的应用需求从中选择合适的任务调度方案。