随着互联网的发展，Web服务作为一种新型的分布式应用程序和面向服务架构技术受到越来越多人的关注，其高度的互操作性，跨平台性和松耦合性的特点使其得到广泛应用。Web服务是一种建立在以XML为主的、开放的Web规范技术基础上标准的软件组件，能够被互联网上的其它企业和应用软件组件访问，解决了分布式计算以及代码重用等问题。 现有的Web服务由于缺乏对服务语义信息的描述，导致其智能化以及自动化程度不高，无论在精确度还是性能上都无法满足人们日益增长的需求，因此引入语义Web服务的概念。由于单一的语义Web服务所提供的功能有限，因此需要把已有的语义Web服务组合起来创建新的功能，生成满足用户需求的组合服务。在服务集成过程中，通过查找已发布的服务，得到的具有相同功能的语义Web组合服务可能有多个，它们的服务质量（QoS）存在差别。因此如何基于服务的QoS选择最符合用户需求的语义Web组合服务便成为了亟待解决的问题。 本文在国家“863”项目--“智能化的面向网络服务计算的关键技术”研究基础之上，对语义Web服务选择进行了深入研究。本文提出了一种新型的服务选择算法，即遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法。此改进算法以服务的综合QoS值作为从一系列备选服务中选取较优服务的评价参数，建立一个评价服务优劣的适应度函数，并将此函数值作为寻优的评价标准；此算法采用改进的一维编码方式--树遍历顺序编码方式和新的适应度值计算方法，在保留简单性的同时，也解决了多种组合类型复杂表示的问题；同时采用并行的自适应策略和最优个体保存策略，进一步地提高了服务选择的有效性、收敛性和稳定性。 本文研究并设计了改进的混合算法的实现方法和实现流程，并且基于此算法实现了服务选择原型系统。通过实验测试说明此算法是相当有效的，可以缩减服务选择时间，提高服务选择效率，同时也可保证选择最优结果的稳定性。