在服务执行过程中，由于服务系统内外部环境面临的各种不确定性事件，导致服务可能无法按计划执行，或者无法满足用户的价值期望。在软件服务上，体现在客户端程序或服务端程序出现了故障或者之间无法进行正常的交互，导致一个或者多个服务无法成功执行；在业务服务上，体现在顾客的需求或者服务提供者的资源发生变化，或无法在某个服务活动上提供完全满足顾客需求的服务。为了应对不确定性事件，需要在服务执行过程中寻找最优的决策动作，使不确定性造成的损失和应对策略所付出的代价最小。分别针对软件服务和业务服务，将服务不确定性事件进行分类，分析不同不确定性事件下的决策方案。形式化的表示软件服务和业务服务的执行方案，分析不同层面的不确定性事件所能够采取的决策动作集合，刻画动作带来的收益和成本，分别采用马尔可夫决策过程(MDP)和贪心算法来选择最优的决策动作。(1)在软件服务层面上，不同的不确定性决策方案将导致服务执行的成功概率不同，也导致不同的服务质量(时间延迟、成本溢出)。需要寻求最优的决策方案，使得对服务质量的影响范围尽可能小。不确定性事件及相应的决策会在服务流程内传播，故引入不确定性触发关系图(UTG)来描述状态与决策动作之间的递推关系。使用马尔可夫决策过程(MDP)进行求解，给出仿真实验，验证此方法的有效性，通过实验分析了影响决策选择的多个因素。(2)在业务服务层面上，针对同步约束下的周期性多实例服务过程，将业务服务进行抽象，分析其不同的事件对应的不同的动作，计算不同动作带来的利润和成本，通过贪心算法求得其最优的策略。给出仿真实验，说明方法的有效性和正确性，分析了影响决策选择的多个因素及其之间的关系。(3)设计并开发了支持软件服务不确定性决策的仿真环境，对不确定性的决策过程进行可视化展示，包括服务执行流程规划、不确定性事件、服务执行的状态、不确定性决策的中间动作、决策选择结果，分别进行自动仿真和人工仿真，进一步验证方法的可行性。