随着移动互联网的普及及其应用的快速发展,传统的单一功能的云服务已经很难满足复杂的应用需求,所以能满足多功能需求的云服务组合越来越受到关注。针对多种需求的云服务的管理不仅需要解决有限的云服务资源的使用需求,同时还要考虑优化的调度策略以提高云服务请求执行的效率。因此满足多种需求的云服务组合与调度的多目标优化研究具有一定的理论意义和实际应用价值。论文主要做了以下几方面的研究:(1)对云服务的服务质量属性进行了描述,并给出相应的数学表达式,并在此基础上提出了基于全局QoS评价与局部QoS评价相结合的最优云服务组合的选择模型。(2)建立了面向批量服务请求的云服务调度方法。描述了两阶段优化的云服务组合与调度的体系结构与流程,确定了多目标优化的约束规则。(3)在传统的粒子群优化算法的基础上,引入了动态因子,二阶振荡机制以及杂交策略三种改进方式,提出了改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarms Optimization,MPSO),求解本文提出的多目标优化问题。(4)最后,论文进行了不同问题规模下的云服务组合与调度的仿真实验。实验结果证明相对于传统方法,在本文提出的多目标优化问题的情况下,基于MPSO的云服务组合与调度的方法能在一定程度上提高解的质量,且算法运算效率较高。同时,本文针对云服务调度模型与算法做了实例仿真,证明了其具有一定的实际应用价值。