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面向服务计算（ SOC）和面向服务架构（ SOA）技术共同推动了Web服务及其组合技术的发展。网络环境的动态变化及其对Web服务质量（ QoS）的影响，给服务成功组合带来挑战，为服务组合效果满足用户需求带来难题。为了得到经济、省时且成功率高的服务组合策略，综合考虑网络环境的动态变化、服务质量的可变性、用户需求的多样性，采用分散的部分可观测马尔可夫决策（ DEC_POMDP）模型描述多个服务Agent的自组织服务组合系统，在基本Q学习算法基础上做出改进，求解模型得到组合策略。实验结果表明求解的策略较大地提高