Web服务组合技术可以有效整合网络上功能单一的分布式原子Web服务,通过构建组合服务实现更加丰富的业务逻辑和功能,其组合过程可分为组合设计和服务优化两个关键步骤,实际上用户在功能属性得到满足的同时,更加注重服务体验,即服务质量。然而,在复杂的网络环境下,Web服务的服务质量通常处于动态变化中,服务提供者发布的服务及QoS的可信性还有待验证,传统的基于QoS服务组合方法仅从服务质量最优的角度出发构建服务组合方案,不能保证服务组合方案是真实可靠的。首先,本文针对复杂网络环境下Web服务组合QoS优化问题,分析了现有组合策略和优化算法的不足,并将基于可信性评价和基于QoS的组合策略相结合,提出一种基于QoS的可信Web服务组合策略。然后,基于Web服务的历史行为分别从客、主观两方面评估服务提供者发布的Web服务的可信性,客观上根据服务调用记录利用贝叶斯学习理论进行预估,主观上采用历史用户反馈信息进行评价。在此基础上,本文基于Web服务的可信性评价以及服务组合工作流程结构,提出了 Web服务组合可信性评价的计算方法。Web服务可信性评价仿真实验结果表明,本文所提可信性评价模型能够合理、全面地评估Web服务的可信情况,规避仅通过历史用户评价方法计算可信性所带来的主观片面性。最后,本文利用经过可信性度量后的可信Web服务QoS属性,并考虑QoS属性间的冲突性,构建了带有约束信息的Web服务组合多目标优化模型。为了提高Web服务组合QoS的优化效率和优化效果,本文提出一种改进的多目标灰狼算法,其利用佳点集法初始化种群,保证算法寻优初期的种群拥有丰富的多样性,并利用非线性的控制参数调整策略协调算法的探索和开发能力,以获得更好的优化性能。为了验证所提改进算法的有效性,本文在QWS数据集和Simulation数据集上对Web服务组合QoS优化过程进行对比,结果表明所提改进的多目标灰狼算法能够很好地求解Web服务组合优化问题,其与同类方法相比具有更快的优化速度和更好的优化效果。