作为近年来在计算机领域受到关注程度比较高的热点之一，工作流技术是取得了较为迅速的发展。其原因之一就是，工作流技术的发展受到了企业的热烈的响应。工作流技术向企业界提供了“业务过程再造”（Business ProcessReengineering，BPR）和“持续过程改进”（Continuous Process Improvement，CPI），为企业的生产和经营过程提供了从模型分析、建立、管理到运行的完整框架。BPR是在分析现有工作流模型结构的基础上，推倒原有的工作流程进行重建。CPI则是在原有的工作流流程的基础上，进行业务过程的调整和资源的重新分配。对于企业而言，采取BPR的策略的决心并不是轻易可以决定的，而CPI这种较为温和的方式，不但能达到提高企业效率的目的，也可以保证变动的成本在接受的范围之内。其中对资源配置的优化成为了企业界的关注热点。随着工作流技术与企业的实际应用愈加紧密的结合，工作流研究中被忽视的两个问题也展现了出来，其一就是在研究中，人们往往会使用某个预设的流程进行仿真，单一的样本使得最后的结果的说服力并不足，另一个问题就是，工作流中广泛存在着人与计算机的交互，但人作为工作流模型中资源的一部分，往往被忽视了其自然属性。人的自然属性决定了人不可能像机器一样保持恒定不变的工作状态，在社会科学的文献中，也研究了工作效率与压力的关系。本文正是在这种背景下，对在压力约束和成本约束的双重条件下，对基于随机工作流流程的资源配置问题进行了研究。由于数学分析手段对复杂工作流模型的分析效果并不好，所以目前对工作流资源配置优化的研究基本都采用了仿真优化的技术，本文首先通过排队论和一系列的仿真实验，对工作流资源配置优化问题的可行域性质进行了分析，并得出相关结论；在此基础上，为禁忌搜索算法设计了一系列的启发式规则，使禁忌搜索算法能够在仿真优化中更高效地求解工作流的资源配置问题。最后，通过实验证明了本文所提出的算法的有效性。本文的研究通过优化仿真优化中禁忌搜索算法的启发式规则，有效地提高了利用仿真优化求解工作流资源配置问题的效率。对企业在过程改进和业务流程重构阶段进行资源配置优化有一定的应用价值。