Web服务作为一种新型的分布式计算模型,已成为目前学术界的研究热点。单个原子服务通常只提供比较单一的功能,无法满足复杂应用的需求;为了实现完整的业务功能,需要把分散的原子服务按照一定的业务逻辑组合起来,形成新的、功能更强大的组合服务,来满足不同用户的复杂应用需求。在Web环境中,能够满足用户功能需求的Web服务往往有多个。而这些候选的Web服务可能具有不同的QoS属性(如执行时间、费用、可靠性等),所以需要根据候选服务的QoS属性,从中选择出最能满足用户非功能需求的具体Web服务来为用户服务。另外,由于不同的服务提供商和用户所提供的QoS信息格式是多种多样的,要想让机器能够理解这些QoS信息,服务描述中的QoS信息就必须是带有语义的。本文利用语义web技术来解决这一问题。通过使用语义web服务丰富的语义信息,使得web服务查找、组合、选择的过程更智能化,结果更精确。本文在国家科技发展“863”项目智能化的面向网络服务计算的关键技术研究项目基础之上,对QoS驱动的语义Web服务选择问题进行了深入研究。提出了一套QoS本体模型,并通过领域专家选择和个性化服务选择两个步骤解决原子服务选择问题。针对组合服务选择问题,本文给出了其对应的0-1整数规划模型,在分析模型求解方法的基础上,提出了一种单纯形法和遗传算法相结合的混合算法,同时获得较好的全局收敛能力和局部收敛能力。并且设计了一种树遍历顺序编码方式,弥补了基本遗传算法不能支持多种组合服务类型的缺陷。另外,算法还采用了自适应交叉、变异策略,进一步提高了算法的效率及收敛能力。本文实现了服务选择模块,其核心内容是基于QoS本体的原子服务选择算法和基于改进遗传算法的组合服务选择算法。通过测试及分析,表明本文提出的算法能很好的解决服务选择问题,在收敛速度和搜索能力方面取得了很好的效果。