随着互联网中服务数量的增加,越来越多的人们选择通过互联网满足生活中的需求。服务网络是解决这种大规模个性化定制的有效方法,降低了传统服务组合的搜索代价,也提升了服务提供者的成本有效性。但是,客户在功能和Qo S方面的需求越来越倾向于多样化和个性化,且客户群体的需求特征随时间不断发生演化。因此,一个已存在的服务网络可能无法完全满足后续新抵达的需求,从而使客户满意度降低,或者服务网络中某些服务不再或较少参与满足需求而导致资源浪费。服务网络不应是静态的,为了适应需求的变化,服务网络需要做出动态生长,此即服务网络的持续生长问题。在传统服务计算研究中,为适应需求变化而开展的研究包括服务替换、服务再组合、服务系统演化等。但是这些方法专注于对软件系统的修复以及接口协议等层面,且往往只针对单一需求的服务组合方案,在应对群体客户需求的演化问题时代价较大。针对以上问题,本文提出服务网络的动态持续生长的方法,并在给出服务网络生长方案的同时给出优化的需求定制方案。服务网络的动态持续生长问题的输入是用户需求和服务网络,针对服务网络定制过程中发现的能力不足生长服务网络,并且评估成本是否有效,最后输出服务网络的生长方案和需求定制方案。主要研究内容包括:(1)对服务网络无法满足客户需求的能力不足进行了分类,探索了服务网络的若干种典型生长机制,给出了服务网络生长方案的收益与损失评估指标,它们将作为服务网络生长决策优化算法的优化目标。(2)提出多需求同时抵达的服务网络生长优化算法。该问题是指:并非针对单个需求进行服务网络的生长,而是需要等待后续需求,同时针对n个新需求对服务网络做生长决策,并且认为这n个需求是并发的。首先建立数学模型,该算法针对这n个需求和一个服务网络,得到收益与损失评估指标最优的服务网络生长方案和满足的Qo S最优的需求定制方案。给出了具体的求解策略,并通过实验,与多需求服务网络构造算法对比验证算法在成本和时间方面的有效性,并验证影响算法性能的因素。(3)对积累的历史需求数据进行特征分析,得到需求特征与需求定制方案的关系,在此基础上提出基于需求特征的服务网络定制与生长算法。该算法针对n个当前时刻同时抵达的并发需求和一个服务网络,在不对其进行具体定制的前提下,通过分析历史需求的定制结果和服务网络生长情况,预测当前需求定制结果和服务网络生长方案。给出了算法的数学模型、求解策略,并通过实验与基于ABC的需求定制方法和多需求同时抵达的服务网络生长决策优化算法对比,分别验证需求定制的方案优越性和服务网络生长的时间成本有效性,并验证影响算法性能的因素。(4)开发支持阶段性生长的服务网络部署与生长环境。实现持续生长的多版本服务网络部署,并在系统中实现以上所有功能及其可视化。