云计算作为一项具有革命意义的技术,正在改变着整个IT生态圈,乃至我们生活的方方面面。时至今日,研究者们对于云计算的认识已经趋向于一致。而互联网用户也已逐渐习惯了以Web服务的形式来使用IT资源。目前,如何提高云中Web服务的协作能力仍然是一个重要课题,而以提高服务质量(Quality of Service,QoS)为目标的多Web服务组合优化问题尚未得到有效解决。已有的Web服务发现与组合的研究成果应用于云环境中面临着诸多问题,例如大规模应用导致的计算成本过高、组合机制的适应性不强、缺乏对组合上下文的考虑等。另外,互联云逐渐成为云计算的重要发展方向。互联云包含了复杂的业务流程和复杂的网络结构,这使得互联云中的Web服务协同管理和组合优化更为复杂,给服务科学研究带来了新的挑战。本文基于上述研究背景和需求,分别对云环境下的Web服务发现与服务组合问题进行了深入研究,以阐明多服务协作的机制、提高云Web服务互操作能力。此外,本文还以提高QoS为驱动研究互联云环境下跨云服务组合优化的机理。本文的主要贡献可概括如下:(1)针对云计算中的Web服务发现问题,提出了一种面向功能的语义Web服务发现策略。此策略通过基于本体的服务过滤,缩小了服务匹配的搜索空间,提高了服务发现的效率;此策略还基于Web服务的输入输出参数,结合逻辑推理与语义相似度匹配原理,设计了量化本体中概念之间语义相似度的算法,提高了服务匹配的准确度。实验结果证明了此策略拥有较高的准确率、召回率和良好的时间性能。(2)针对云计算中基于QoS的Web服务组合问题,设计了用来评估组合服务性能的效用函数,并提出了两种效用驱动的Web服务组合方法。建立了组合服务的QoS模型,根据QoS属性值与服务等级协议约束值之间的相对距离对QoS属性进行等级划分,以此为依据设计了相应的效用函数,该效用函数不仅将多属性衡量转换成单指标比较,还体现了组合方案的服务等级协议遵守程度。以效用值最大化为目标,提出了基于遗传算法的服务组合方法,设计了编码方法,并引入Skyline原理生成初始种群。在遗传算法的基础上,结合模拟退火的思想,提出了第二种服务组合方法,设计了温度设置方式、种群生成方式、并行运行方式等。两种组合方法分别侧重于降低组合过程所消耗的时间成本和提高组合方案的最优性。仿真结果证明了两种方法各自的优势。(3)针对互联云环境下的Web服务组合问题,提出了基于图论的建模方法及相应的组合方法。充分研究了互联云下的服务协作架构,以及云间网络环境对组合服务QoS的影响。将组合问题建模为图中多约束条件下求解最优路径的问题,并提出了基于分支限界思想的最优路径求解算法。仿真结果证明了此算法具有较好的最优性和可扩展性。