Web服务组合是Web服务中的重要研究领域，其中基于全局QoS限制的Web服务选择在Web服务组合当中扮演着相当重要的角色，面对海量的组合方案，如何提供实时的、稳定的、动态适应的选择机制成为重要的研究课题。本文针对基于全局QoS限制的Web服务选择问题，围绕实时、有效、自适应选择的目标进行了深入的研究，基于服务组合、服务选择的本质行为特征，针对面向QoS的服务选择特定问题，提出了面向QoS的基于种群多样性控制遗传算法的服务选择机制，取得下面一系列研究成果：1．针对遗传算法一维编码方式的表示局限性，提出了新颖的关系矩阵编码方式，它可以表示一维编码方式无法通过一次编码表示所有路径的组合方案的局限性、无法同时表示概率型、顺序型、并发型等多种服务组合类型的局限性，并且可以通过简单的方法来表示组合服务重计划及Web服务循环路径等情况，通过一次运行包含矩阵编码方式的遗传算法，就可以从所有组合路径的组合方案中选出满足用户QoS需求的组合方案；2．通过分析自然界生物的进化原理，提出在遗传算法中采用种群多样性控制机制来控制种群的进化，通过最优种群保存与竞争机制达到了保证种群整体进化的目的，有效防止了算法获得局部最优解，遗传算法采用种群多样性控制机制，保证了基于遗传算法的服务选择机制可获得有效的服务选择；3．由于遗传算法建立在随机计算的基础上，不可避免出现收敛性差、多次运行结果相差较大及问题规模增大造成开销大幅增大的情况，通过对算法收敛性、稳定性进行研究，基于矩阵编码的特点，提出了增强型初始种群生成策略、多样性个体交叉策略、增强型个体变异策略，它们的结合使算法克服了随机性带来的收敛速度慢、运行结果不稳定的问题，使算法达到了非常好的收敛性与稳定性，它们的采用，有利于基于种群多样性控制遗传算法的服务选择机制实现服务选择的实时性、稳定性、有效性的目标；4．基于所提出的遗传算法，围绕具有全局QoS限制的服务组合问题，对用于它的遗传算法的实现机制进行了研究，提出一个服务组合框架，并给出了满足全局限制的服务组合与选择流程，框架核心为遗传算法中间件(GAMi)，它完成通过遗传算法选择最优组合的功能，并且具有用户需求分析及重计划功能。