现代服务产业的快速发展需要社会化技术化复杂服务系统的支持,而面向双边资源整合的服务模式(BIRIS)是当前服务系统的主流模式,通过中介平台将海量客户与海量服务提供者聚集起来,在双方之间建立服务关系并以集中式的方式对服务过程进行管控。BIRIS中一个重要问题是选择和组织可用的候选服务以高效构建高可靠服务系统,满足客户的个性化需求。但是,服务中多方的参与性、交互的密集与复杂性、客户需求的个性化、服务环境的动态变化性等因素使得服务系统的构建和运行面临着诸多挑战,诸如:(1)客户需求的个性化程度越来越高,对服务功能/服务质量存在差异性较大的偏好;(2)服务运作过程需要多个提供者/客户之间的复杂协同,运作过程中面临着大量的动态性(环境、资源、需求等);(3)多方均希望从服务中获取最大收益,既考虑当次服务收益,也考虑可持续性收益(潜在收益),并要顾及多方期望之间的矛盾。为解决上述问题,本文以海运物流服务作为研究背景,提出基于BIRIS的领域服务云的思想,以虚拟服务资源(VSR)为贯穿领域服务云全生命周期的线索,面向构建和运作两个阶段开展研究,提出相应的模型和算法求解领域服务云的架构设计、资源虚拟化、服务组合、服务调度等关键问题,目标是以高效率和成本有效的方式满足客户个性化需求。本论文试图解决的科学问题是:面向领域的服务云架构、资源虚拟化及其评价体系;面向领域的服务云资源静态组合,以提升组合效率和个性化需求满意度;面向领域的服务云资源动态调度,以应对各类动态变化性,增强适应能力。具体研究工作包括:(1)在服务系统、服务价值网、双边资源整合的服务系统(BIRIS)等基本概念基础上,提出基于BIRIS的领域服务云体系结构及其内部的资源组织模式,研究服务云环境下的服务资源虚拟化方法,探索服务模式作为一类特殊的虚拟化服务资源的特征与价值,提出服务资源虚拟化能力评估的指标体系,形成价值驱动的云服务价值网设计方法。(2)对客户个性化特征进行归纳,提出基于贝叶斯信念网络的服务个性化特征发现方法,在客户个性化特征与相应的服务特征之间建立概率化关联关系。针对行为类服务资源,研究基于模式的服务组合方法,利用贪心覆盖策略和人工蜂群算法进行求解,实现组合效率的最大化和组合成本的最小化。针对产品类服务资源,提出基于动态剪枝的整合算法。考虑不同客户对风险的个性化偏好,提出服务抗风险性能力增强方法,使服务组合方案在构建阶段即具备较高的抗风险能力,达到事先预防的目标。(3)针对服务运行阶段面临的各类动态变化,研究对服务组合方案进行调度并以最小的代价完成服务的问题。采用事中预测和事后补救两种策略,前者通过对服务执行中产生的各种事件的分析,提前预知到后续尚未执行的服务环节中可能产生的动态变化,进而提前做出应对;后者对执行过程中发生的每一个动态变化性进行事后应对,以最小的代价使服务尽快回到期望轨道。分别采用k-近邻算法和马尔可夫决策过程加以求解。(4)基于Saa S和云计算相关技术,设计和实现了一个基于BIRIS领域服务云的海运物流服务云平台,提供一组支持服务个性化、服务监控与调度、服务交付管理等特征的基础设施服务,设计了支持海运物流服务的典型垂直服务系统与水平服务系统,在威海地区投入实际应用并用以验证理论研究结果。本文工作受到国家自然基金重点项目和国家科技支撑计划项目的支持。