本文研究的目标是为了实现分布式、动态的e—Science科研工作流协同工作。基于这个目标，本论文重点研究了e—Science科研工作流架构，以及在此架构基础上的工作流过程建模、描述语言、流程的全局优化和工作流协商机制四个关键问题。建立一套完整的、层次明确的、高可用的架构是工作流研究的基础，而反映该架构特点的工作流建模技术、有效的优化手段、保障顺利执行的协商机制是实现e—Science科研工作流架构的重要手段和方法。　　 本论文主要取得了以下研究成果：　　 ·提出了e—Science科研工作流架构。是e—Science工作流的整体架构，由组织模型、资源服务模型、过程模型组成。在此架构下分别详细分析了这三个子模型的组成元素并讨论了这三个子模型之间的相互关系。给出了子模型的形式化描述方法。该架构解决了e—Science工作流中由于参与组织和实体复杂而造成的难于描述问题，具有层次关系明晰、易于扩展、高可用等特点。　　 ·研究了基于PI－演算理论的工作流过程建模。针对以服务和消息为中心的e—Science工作流架构特点，提出基于PI－演算理论的工作流过程建模方法。研究了如何利用该方法实现对服务实体和流程结构的映射描述，对典型科研工作流PIW进行建模。对模型的有效性验证进行分析，提出了模型正确性验证算法。　　 ·提出了基于xml的工作流描述语言。目前的工作流描述语言不尽满意，提出了一种支持e—Science工作流架构的描述语言SWFDL。通过对SWFDL的设计分别解决了工作流中服务结点描述、流程结构描述，通道描述以及流程中错误控制等问题。通过支持对数据通道和信息通道的分离定义，提供支持科学实验配置的接口和支持数据传输的关键字等技术，SWFDL增强了对数据的操作能力。　　 ·提出了一种基于多目标遗传算法的工作流全局QoS算法GWOMOGA。针对现有工作流优化存在的问题，提出了一种基于多目标遗传算法的工作流全局QoS算法GWOMOGA。设计了工作流全局服务质量QoS的估算方法，使得算法比较容易实现全局工作流优化计算中的各种QoS的计算。通过引入权重系数及约束转化等步骤，简化了多目标问题求解的复杂度。从实验仿真结果看，相对于其它算法，GWOMOGA具有收敛速度快、运算时间短等特点，实验结果证明了算法的可行性和有效性。　　 ·设计了WSNP工作流协商协议。分布式e—Science工作流运行过程中各结点需要同工作流引擎协商，设计了工作流协商协议WSNP来解决这个问题。描述了WSNP的协议框架，设计了协议的消息格式，通过被调用服务的状态转换分析建立基于确定有限自动机DFA的状态转换描述模型。