随着科学与技术发展,云计算引起各行业学者广泛关注。云计算资源调度问题逐渐多机器化与多阶段化。如云计算模型中数据可由多个服务器传输,并且数据传输路径是可分为两阶段,外存储器传输至云服务器,云服务器经过网络传输给用户,该模型是典型的多机器环境下的两阶段调度问题。目前,国内外对于多机器环境下的两阶段调度问题主要的研究目标为最小化最大完成时间,而以最大收益为目标的研究少之又少。因此本文将研究多机器环境下两阶段工作最大收益调度问题。并且本文对多机器环境下两阶段工作最大收益调度问题提出一些较好的近似算法并分析其复杂度。本文主要内容为以下几个方面:1.根据背包问题证明了课题多机器环境下两阶段工作最大收益调度问题是NP难问题,如果NP不等于P,并且利用多背包问题证明其不具有完全多项式时间近似算法。2.当两阶段机器数目为算法输入项时,利用贪心算法思想,提出一个近似算法,其近似比为4,时间复杂度仅需要O（n3log n）,n为两阶段工作个数。进而通过分析多背包问题与本课题之间关联,并结合多背包问题近似算法,针对提出一个新的近似算法,将近似比由4提升为3+ε,其中ε为大于0的常数。3.当两阶段机器数目为常数时,本文构造出两阶段机器状态集合模型,并基于动态规划思想设计出一个伪多项式时间算法,其时间复杂度与时间限制有关。并且通过研究多背包问题与最小完成时间问题,结合一些新技术,通过枚举一部分两阶段工作,再进行后续两阶段工作有技巧填充,设计出一个更优的近似算法,将近似比再一次提高至2+ε,其中ε为大于0的常数。