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为了同步优化云环境中工作流调度长度和代价,提出一种基于引力搜索算法的工作流任务调度算法。算法以异构最早完成时间机制生成引力搜索的部分初始代理,并结合随机生成方式,得到初始种群;利用引力搜索的进化机制,通过代理适应度的评估,得到最终在调度时间和调度代价上综合性能最优的任务映射方案。利用一个算例对算法的有效性进行了论证与评估,并以四种实际科学工作流模型对算法进行了大规模仿真实验。结果表明,该算法不仅可以得到最小的调度代价,且调度时间在所有算法中也是较小的,其综合性能是最优的。