随着Internet和Web技术的发展，基于Web的应用大量涌现。为了有效的整合利用网络上的资源，一种新的软件架构模式——面向服务架构（SOA）——随之出现。如何把现有的Web服务重新组合在一起，形成新的功能更为强大的合成服务，已经成为SOA当中的研究热点。而服务选择是服务合成中的一个关键问题。随着Web技术的发展，网络上出现了大量功能相同或相似的服务。因此在服务合成时，就需要对服务有所选择。这就需要考虑到服务的非功能属性，即QoS属性进行考虑，例如服务的价格，响应时间等。 本文研究了服务合成方案中，在不同结构下，不同物理意义的QoS属性的合成计算方法。并根据合成方案的结构化，将其转换为树结构，对合成QoS进行递归计算。根据服务选择问题的特点，提出一种评价解质量好坏的模型。改进蚁群算法进行服务选择问题求解。针对服务选择问题，设计出三种不同的启发函数，并通过实验对三种函数的求解性能进行比较。为防止信息素差异过大，使算法陷入局部解，引入最大最小蚂蚁机制，控制信息素浓度。