本文主要研究内容为当前Web服务领域中的几个热点问题，包括Web服务选取方法、多等级Web服务部署问题以及Web服务组合运行时容错处理和异常恢复方法及策略的研究。本文中首先提出了一种改进的人工蜂群算法用来求解服务选取问题。结合遗传操作设计雇用蜂觅食及侦查蜂策略，并针对服务选取问题的特点提出了基于效用值及违反约束度的食物源评价方法及基于邻域的随机贪心观察蜂觅食策略，进而建立求解该问题的人工蜂群算法优化模型，在此基础上实现了求解服务选取问题的混合人工蜂群算法-GABC。其次提出了一种基于协同过滤推荐的混合式Web服务选取方法，将Web服务请求者的个人兴趣偏好和相似用户群体的经验相结合，利用推荐技术对具有相同功能和不同Qos属性值的Web服务进行选取。再次提出了一种改进的遗传算法用来求解多等级服务部署问题。在选择过程中引入了个体被支配强度，通过将个体的支配强度和被支配强度结合到一起建立对个体的评价策略，进而对效用函数进行重新定义，并设计了基于概率的交叉策略及结合局部搜索的个体变异策略和根据评价结果进行环境选择及生成个体的交叉概率方法。此外还设计新的局部搜索策略并将其融入到变异策略中，提高了变异操作的有效性。最后给出了一种基于服务冗余和约束冗余的Web服务组合运行时容错处理和异常恢复策略。通过在组合规划阶段为服务流程中每个抽象成员服务建立后备服务组和将约束分解到每个抽象成员服务上的方法，为运行时的容错处理和异常恢复提供了一种以尽可能小的代价恢复服务组合运行并尽量保留已执行部分结果的处理策略。在此基础上，进一步给出了服务组件库的建立和维护策略及其算法。本文中针对Web服务领域中几个关键问题进行了研究和探讨，所做的主要研究工作和研究成果在提高web服务和服务组合的可靠性和效率等方面具有一定的意义。