随着企业的市场竞争的日趋激烈和业务环境的不断变化，对业务流程管理的要求也变得越来越高，在多流程多实例并行执行的工作流管理系统中，存在各种各样的约束条件和资源竞争，一个多流程多实例执行的任务以最优的方案利用资源完成任务，是工作流调度优化要研究解决的问题，它对企业的资源配置和生产效率有非常重要的现实意义。 目前关于工作流调度方面的研究主要集中于可调度性方面，对调度优化的研究较少，而制造业领域(如FMS、半导体制造、车间作业等)在调度优化方面有较丰富的研究成果，同时工作流与制造业领域在资源竞争方面有很大的相似性，本文参考制造业领域调度优化方面的研究成果，提出一个适合工作流的调度优化解决方案。 时间是工作流中的重要属性，由于工作流的活动和资源具有动态特性，工作流中的时间是非确定性的，难以被精确描述，本文采用文献[11]提出的有很强描述能力的模糊时态工作流网(FTWF-net)，同时考虑到本文描述的是多流程多实例的工作流调度优化，对FTWF-net进行着色扩展，得到着色模糊时态工作流网(CFTWF-net)来描述流程信息。 在调度优化方面，本文采用遗传算法来指导优化的进行，在参考文献[19]的基础上，提出适合多流程多实例的工作流调度优化的染色体和遗传算子。本文采用C++编程语言和美国麻省理工大学的遗传算法类库GALIB，对本文采用的工作流网模型和调度优化方法进行了编程实现。