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云计算作为新兴的一种计算模式，它以互联网为基础，以服务的方式对外提供计算能力。它将网络上的各种资源整合成一个分布式服务集群系统，为用户提供可以缩减或扩展的计算资源。计算资源本身对于用户来说是透明的，用户只需关注能否获取他们想要的各种服务。将分布式资源按照用户的QoS需求，以虚拟化的方式将满足需求的服务提供给用户，是影响和推动云计算技术和产业发展的重要因素。目前，单一的服务往往不能满足用户的个性化需求，需要通过组合的方式向用户提供多个服务，同时传统的服务的组合方法并不适用于对具有海量分布式数据的云服务进行组合，需要结合云计算的特性，去改进或者发现新的更加快速高效的算法。 本文针对云服务组合的效率和优化等问题，在分析了现有的云服务组合技术的基础上，统一服务的QoS属性。一方面针对服务资源的虚拟化组织影响服务组合的检索速度的问题，建立了虚拟资源组织 Chord环，在 QoS约束下通过改进的遗传算法得到满足用户需求的最优组合服务，另一方面针对云环境下的服务组合算法效率低下的问题，将 Top-k算法和 Map-Reduce算法融合成一种新的组合算法，得到多种满足用户 QoS需求的服务。主要研究工作包括下面几个方面： 1.分析了现有的云服务组合的关键技术，全面系统地阐述了现有的研究进展，介绍了目前云服务组合中已有的关键问题，讨论当前相关云服务技术的研究方法。 2.针对云服务组合过程中服务资源的虚拟化组织影响检索速度的问题，采用了一种建立在虚拟 Chord环上的服务组合算法，将带 QoS约束的虚拟组织Chord环与遗传算法相结合，形成一种新的组合算法，不仅提高了服务资源检索的速度，而且该算法还具有全局搜索能力，来获取满足约束条件的全局最优组合服务。 3.针对云服务组合过程中服务组合算法效率低下的问题，建立服务资源Hash表，对云服务进行映射，形成 Chord环，融合云计算下分布式的思想，将Top-k算法与 Map-Reduce的编程模型结合生成新的分布式算法，对用户的每个需求选择最优的服务集合，最终将各个单个集合组合成一个满足用户各个需求的最优组合服务链集合，提供给用户。不仅能够快速的完成服务组合，给用户提供多种选择方式，而且还有很好的扩展性和兼容性。