目前,Web服务组合技术已经被广泛应用于服务系统的开发。相对于重新开发服务系统,服务组合技术能够有效降低开发成本,提高开发效率。然而,在复杂网络环境下,如何从大量功能相似、服务质量（Qo S）不同的可信服务中找到一个服务质量最优的组合方案是当前非常重要的问题。针对这个问题,开展融合可信计算的Web服务组合算法研究具有十分重要的研究意义,本文的主要工作和创新贡献如下:（1）针对现有Web服务组合可信评估机制中存在的问题,结合Qo S监控机制和用户反馈机制,提出了一个Web服务组合的可信计算模型。从主观的用户评价和客观的Qo S历史记录两方面综合评价了Web组合服务的可信度,为可信Web服务组合提供了一种解决方案。（2）针对现有服务组合优化方法搜索效率低和寻优不精准等问题,提出一种改进的花朵授粉算法（IFPA）。该算法是在花朵授粉算法的基础上,引入差分进化算法的变异和交叉操作来提升寻优能力;同时借助贪心策略进行种群个体筛选,加快收敛速度并提高精度。实验结果表明IFPA在求解服务组合问题上具有更好的收敛速度、稳定性和寻优能力。（3）为了满足用户多样化的需求,建立了Web服务组合多目标优化模型。然后,针对性地提出了一种混合的花朵授粉算法（MFPA）进行多目标优化。该算法通过引进快速非排序算法、改进种群选择策略、融合差分进化算法的变异和交叉操作等多种方式优化花朵授粉算法的性能。最后,通过不同数据集的实验证明了MFPA在多目标服务组合优化问题上的有效性。