云计算技术最初起源于一种商业界,其快速的发展状况,引发了学术界的巨大反响。商业界越来越多引入了云计算,这些商业云计算系统不同于其他云计算系统,对于其特殊性等问题需要有与之相关的规范和标准,因此对商业云环境下的工作流调度策略的研究有重要的理论和实践意义。在商业云环境中参与工作流调度,和资源分配问题中涉及两个角色分别是云计算服务提供商和云计算服务使用者,各个角色的对于服务质量有不同的需求,用户一方注重使用服务的费用,降低自身的花费,而提供商更注重减少能源消耗降低成本,从而获得更大利润。本文分析现有商业云环境中存在的问题,考虑不同角色的服务质量需求,研究现有的调度算法,根据不同角色需求提出改进,主要研究工作包括以下几个方面：(1)针对商业云计算中存在大量实例密集型工作流的问题,提出一种新的云环境下两阶段工作流调度算法。该算法先将用户自定义的全局截止期限分配到系统中每个实例,再将每个实例的截止期限分配到实例中的每个任务中,最后在工作流执行阶段,动态调整后续任务的截止期限,解决了任务可能存在的未能在其截止期限内完成的时间异常问题。CloudSim仿真验证了该算法能满足用户自定义的截止期限,节约了执行成本,为用户使用服务减少了花费；能动态调整后续任务的截止期限,有效解决了在调度过程中存在时间异常问题,减少了资源的竞争率,提高了调度的成功率。(2)商业云环境中存在多种不同的服务资源,这些服务资源在服务性能,能量消耗方面都存在差异。本文针对这些特点,分析商业云环境下能耗优化问题,建立了基于工作流技术的多目标优化能耗调度模型,采用离散粒子群算法进行多目标问题调度优化,并设计实现一种基于有向无循环图(DAG)分层的交叉算子,该算子以工作流逻辑层次为交叉单元。CloudSim仿真结果表明,与先来先服务(FCFS)算法相比,本文提出的算法更能优化调度,减少能耗,为用户提供多个选择策略,满足用户不同需求,提高性能的同时实现性能的优化。本文有关商业云环境下工作流调度策略的研究取得了一些成果,提出的调度算法能更好的满足商业云环境下参与各方对于服务质量的需求,在用户的服务质量和服务商的等级之间取得了平衡,为分析和解决云工作流问题提供了思路,并对今后的商业云工作流调度算法研究起到了一定指导和借鉴作用。