普适计算(Pervasive Computing)的出现改变了传统的以计算机为中心的资源和信息获取模式，提出一种以人为本的计算方式，为人们提供随时随地、适应环境变化的资源和信息的获取方法，成为下一代网络的主流发展方向之一。普适计算具有环境异构并且动态变化的特点，在这种网络环境中信息的开发和集成打破了传统的模式，软件变服务的观点被普遍接受，并且得到了广泛的应用。因此，面向服务的计算(Service-oriented Computing)和普适计算的结合，是未来信息技术的下一阶段，也成为目前研究的热点问题。　　 一方面针对普适计算的特点，研究其动态变化、移动性和用户相关性等；一方面针对面向服务的计算，研究其体系结构、服务的描述、查询、组合、部署等问题。普适计算的特点决定了在该环境下的服务组合需要适应环境的动态变化；服务部署需要满足资源约束条件，提高网络资源利用率。基于研究背景以及对目前存在问题的分析，本文进行普适计算环境下服务组合及部署的研究，主要工作包括以下四个方面：　　 (1)提出了一种规则驱动上下文相关的服务组合方法　　 服务组合是面向服务的计算中经典问题，研究成果包括组合模型、语言、方法和系统等，根据需求提出基于工作流、基于形式化方法、基于语义以及基于服务非功能属性等多种服务组合方法，但这些方法难以解决普适计算中的服务组合问题。因为在普适计算环境下，服务组合不仅需要满足功能性要求，而且要适应环境的异构和动态变化，能够根据环境变化自动的构建组合路径并动态的绑定服务。本文使用上下文刻画普适计算的动态变化性，提出一种基于本体的上下文模型和描述语言，并扩展服务描述，将上下文引入服务组合，提出服务组合算法，实现了规则驱动上下文相关的服务组合路径的建立。　　 (2)提出一种基于上下文协商的动态服务选取方法　　 服务组合路径建立了服务执行的先后顺序，在服务的执行期间需要动态的绑定实例，绑定服务实例过程称为动态的服务选取。考虑到普适计算中设备资源有限性以及提高网络资源利用率，本文提出一种基于上下文协商的服务选取方法。首先从已有的上下文本体中获取与动态服务选取相关的上下文，并根据其内容的不同分为用户上下文、设备上下文和服务上下文；然后给出上下文协商的约束条件，基于约束条件提出了上下文的协商算法，进行服务的选取绑定，实现动态服务组合。最后通过实验验证了算法的效率和有效性，分析了上下文数目和服务数目的变化，对服务组合成功率、资源利用率、服务选择冲突率等的影响。　　 (3)提出普适计算环境下的服务动态部署问题及算法　　 某些特定的应用(如数字家庭等)需要将服务部署在一个普适计算环境中，部署时需要考虑网络中负载均衡，提高资源利用率。本文针对普适计算中设备异构、资源有限的特点，给出组合服务动态部署问题的描述，并说明该问题是一个NP问题，提出一个启发式算法，能够在多项式时间内找到近似最优解，最后通过算法模拟和实验验证了算法的有效性以及时间性能，说明该方法适用于设备或者原子服务数目较多的普适计算环境。　　 (4)实现了一个服务组合原型系统　　 本文在国家八六三项目和国家科技攻关项目研究的基础上，实现了一个服务组合原型系统，该系统是“Web服务计算平台”的一部分，并以分布式文档管理系统为例，给出了服务组合的实现效果。