随着互联网和计算机技术的不断发展,云计算倡导一切皆服务,将云端丰富的计算资源、存储资源、平台服务、个性化应用等封装成云服务并通过基于Web的工具或者应用软件供给用户,这给传统的服务模式带来了巨大的挑战。由于云计算环境下的Web服务数量急剧增加,使用传统的服务选择方法已不能满足用户复杂且又动态的需求,如何利用云计算技术快速、高效地从海量的候选服务集中选择出服务质量较优的具体服务,从而形成满足用户需求的组合服务,已成为亟须解决的难题。为了解决在云计算环境下的大规模服务选择问题,论文应用了Web服务技术、离散萤火虫群优化算法(DGSO)以及云计算技术,并将离散萤火虫群优化算法融入到云计算技术中,实现在云计算环境下萤火虫并行计算。主要研究内容包括以下这两点:(1)为了提供传统选择方法对海量Web服务选择的支持,论文提出了基于改进离散萤火虫群优化算法(IDGSO)的服务选择方法。该算法重新定义了个体的编码、个体间的距离计算公式,改进了位置更新、非可行解处理和相关参数,并结合分群理论,提高了种群多样性和在高维空间中的搜索能力。(2)针对云计算环境下的海量Web服务,论文运用云计算的Map Reduce模式将改进离散萤火虫群优化算法并行化,提出了基于MRDGSO算法的服务选择方法。该算法重新定义了萤火虫的编码方式,并且融入分群分治策略,实现在云环境下小规模多种群并行计算。实验结果表明该算法在扩展性和性能方面均有良好的表现。