随着互联网的迅猛发展并深入人们的生活,各个服务提供商都在不断提供新的服务以满足用户的新需求。从各项调查资料来看流媒体业务的需求也在逐年增加,并预测在2013年占据互联网络流量的90%。而多业务协同系统自身具有良好的开放性、可扩展性和兼容性,使得已有的流媒体业务和新增的流媒体业务都可以得到很好的部署。因此对多业务协同系统的研究具有较高的学术价值与实际应用前景。本文针对影响多业务协同系统性能的因素进行研究,通过建立数学模型进行分析,围绕接入控制技术和资源部署技术,并深入研究服务组合技术,提出相应的优化策略。本文首先建立三层的服务组合模型。将服务组合分为:抽象服务层、服务中间层和服务覆盖网层。在服务覆盖网层处理实际的物理节点,在服务中间层处理组成业务的服务模块,在服务抽象层处理真正面对用户的业务,使得优化系统结构更加清晰简单。针对多种流媒体业务在一天中不同时间段内请求变化的不同,给出一种多业务协同系统的服务组合优化策略。根据用户的基本QoS要求组合出备选的服务路径,并在此基础上采用线性归纳算法分配出每条路径上的服务容量。同时利用动态阈值的方法触发算法的自动更新,以适应实际点播系统中的用户请求变化。然后在考虑用户的点播行为的基础上,本文对多业务协同系统的服务组合建立Markov决策过程模型。针对模型采用迭代策略算法进行优化,并通过仿真进行检验,同时与常见的算法进行了充分的比较。最后将系统设计为物理层和虚拟层两个层次,在物理层次给出了多业务协同系统的一种资源部署算法,并分别针对服务请求的变化,节点的加入和节点的退出导致的系统资源需求变化时,资源的再部署方法。在虚拟层上本文将根据业务划分出彼此独立的自治网络,并采用本文的三层服务组合模型,建立Markov决策过程模型分别优化单业务的服务组合,该算法可以有效的降低全局式优化算法的计算复杂度,在效率上得到大幅提高,并具有很强的实效性。本文涉及的全部算法都通过仿真系统验证,部分算法已经应用到“新一代业务运行管控协同支撑环境的开发”项目中,并完成了实际协同优化系统的搭建。本文提出的方法解决了用户点播行为变化时、资源部署调整时,寻找服务路径的问题,与其他主要的优化算法相比,系统整体收益得到了明显的提高。