云计算工作流租户通常认为云服务的服务能力是无限的，即请求即可用;但对服务提供商而言，任务共享服务使得剩余服务能力随工作的负载不同而实时改变，难以在任何时刻都满足租户需求，即服务具有可用时间窗。因此，本文研究带截止期和服务时间窗约束的云服务工作流调度（简称为DTCTP-TSC）问题，具有重要的理论意义和实际价值。　　考虑截止期和服务时间窗等约束因素并根据问题特征，建立DTCTP-TSC问题的数学模型;通过实例分析发现，若采用服务执行时间越短代价越大的计费模型，DTCTP的最快调度代价最大，但DTCTP-TSC的最快调度不一定代价最大。提出包括生成初始解、改进解和重构解等阶段的迭代启发式方法架构IDH。基于不同的优先级规则设计了三种初始解生成策略;结合问题的特点，提出基于贪心和公平规则的改进过程;构造重构解策略。基于IDH不同阶段的策略，组合出6个启发式算法:FFDH、AFDH、CFDH、 FGDH、 AGDH、CGDH。　　通过大量测试数据验证所提出策略和算法的效率和有效性，实验表明:不同的初始解生成和改进解策略对解的质量产生不同影响;启发式方法FFDH在大部分情况下最好;当代价函数为凸函数时，CFDH算法的性能最好。