针对云计算中平台主机之间工作负载分布的作业调度问题，提出了一种基于近似ε-约束的优化算法。将作业调度问题建模为一个数学决策模型，求出模型的可行工作调度集，利用ε-约束算法获得每个单目标模型的帕累托前沿，从而优化作业的总平均等待时间、最长工作调度中作业的平均等待时间（如调度跨度）和所需主机数目。实验通过建立实例将算法与传统的加权和（WS）算法进行比较，实验结果显示，算法需要更少的平均等待时间和主机数目，找到的非支配解平均数比WS算法多77.8%，表明算法更具多样化，适合用于解决云计算环境下的大规模多目标作业调度问题。