云制造(Cloud Manufacturing,CMfg)是一种采用新兴的信息技术如云计算、物联网、服务化、高性能计算等旨在将制造资源和制造能力虚拟成服务,给分布在不同位置的云端用户提供制造全生命周期过程的、可按需租赁服务的基于知识的制造新模式。作为实现云制造服务的增值与增效、资源按需分配及优化配置的有效途径,服务聚合的研究对云制造理念落地应用意义重大。尽管服务聚合的研究已经取得一些成果,但以往对于服务聚合的研究方法不能简单直接应用到云制造模式中,要实现云制造模式下的服务聚合,许多关键问题还需要解决。本文针对云制造模式下的服务聚合优化问题,建立云制造模式下支持全生命周期的服务聚合框架,深入探讨了该框架涉及的关键技术,从而为云制造理念的实施提供技术支持。本文的主要工作如下:(1)从制造服务聚合全生命周期过程的角度出发,对服务聚合问题进行了描述和分析,构建了支持服务聚合全生命周期的服务聚合框架,论述了实现云制造模式下服务聚合需要解决的关键技术问题。(2)针对现有对服务聚合模型研究的不足,鉴于服务间关联关系对服务聚合过程产生影响,对服务间关联关系进行了研究,给出服务关联关系的形式化描述模型,并基于服务关联度,建立支持关联关系的服务QoS评估模型及聚合服务QoS计算关联模型,最后针对服务间关联关系的存在对服务聚合QoS影响进行了相关实验,验证该模型的有效性。(3)为了给用户提供优质的服务,将云制造模式下服务聚合问题转化成带约束的多目标QoS全局优化模型,结合Pareto最优概念,研究了服务聚合问题的解,设计了一种改进离散蜂群算法(Improved Discrete Bees Algorithm Based on Pareto,IDBA-Pareto),引入了种群多样性保持策略和解的接受策略,提高算法的优化性能。结合实际的制造应用场景,构造服务聚合实验模型进行包括算法的有效性和算法对比仿真实验。服务间关联关系的存在对聚合服务QoS影响实验结果验证了关联模型的效用,反映了关联模型能够提高服务聚合QoS的准确性;IDBA-Pareto仿真实验结果证明了该算法是可行的、高效的,种群多样性和收敛速度好。