用户在云计算环境下租用IaaS层云服务执行工作流时，通常认为IaaS云提供的虚拟机上具备了执行所有任务的环境。由于工作流中任务的多样性和复杂性，不同任务需要的执行环境往往不同（如需要不同的专业软件），要求在执行任务前，需要准备时间进行虚拟机的合理配置。本文考虑区间计费模式下带准备时间和预算约束的云服务工作流调度，具有重要的理论和实际意义。　　本文考虑虚拟机的按需租赁模式，以最小化完工时间为优化目标，建立带准备时间和预算约束的云服务工作流调度数学模型;由于该问题的NP-hard性质，提出迭代启发式方法框架IRH，包括调度序列生成、初始解生成，解的优化和解的重构等阶段;基于不同优先级规则提出三种初始解生成策略TCTRM、TUTRM和EFTF;提出变邻域局部搜索的解的优化策略和解的重构策略。基于不同的初始解生成策略，组合出3个启发式算法:TCTL、TUTL和EFTL。　　通过模拟实验对算法中所含有的参数进行测试，采用方差分析技术测试算法组件和相关参数，得出最优的参数组合;与解决同类问题的算法LOSS3进行比较，验证所提出算法的有效性。实验表明:在不同规模的实例和不同的预算因子下，所提出算法TCTL和TUTL相对于LOSS3算法具有更优越的性能，能够在用户预算之内得到更小的完工时间。