当今,随着信息化技术、网络服务技术、语义技术、效用技术、云计算技术、物联网技术等的快速发展,敏捷制造、计算机集成制造、制造网格、云制造(Cloud Manufacturing, CloudM)等网络化制造模式相继出现,针对其他网络化制造模式面临的应用及推广问题,CloudM作为一种面向服务的网络化制造新模式,为用户提供从产品设计、制造、实验、仿真、维护等制造全生命周期过程的、可随时获取的、按需使用的、安全可靠的、优质廉价的服务。服务组合是云制造系统实施的关键性问题之一,现有对服务组合优选问题(Service Composition and Optimal Selection, SCOS)的研究工作集中在基于服务质量(Quality of Service, QoS)的基础上,为用户提供优质服务,而对如何为用户提供优质低耗的服务研究不足,没有相关的系统理论和方法。主要体现在下面几个方面：(1)如何评估服务能耗?(2)如何构建服务组合执行路径来满足用户复杂需求?(3)如何评估服务组合执行路径能耗及QoS?(4)如何设计在服务组合过程云企业、用户、云平台节能激励机制?(5)如何设计高效算法来解决多目标SCOS司题?(6)如何在相冲突的多目标优化中寻找平衡?(7)如何实现基于服务组合以减少组合优选时间和提高成功率。本文针对以上的基于能耗的服务组合问题,在充分考虑云制造系统中服务组合的特定要求的基础上、从服务的能耗及组合服务的能耗出发、从基于案例库的优选算法初始化需求出发,对其中涉及的理论及关键技术进行研究,旨在为绿色云制造的落地应用奠定理论基础和提供关键技术。本文的主要研究工作如下：(1)针对绿色云制造系统中服务组合的特点,对云制造系统中服务组合问题进行了描述和分析,提出了基于能耗和QOS的云制造服务组合系统框架,阐述了实现基于能耗及QoS的云制造服务组合关键技术。(2)讨论了云制造资源和云制造服务的定义,结合CloudM服务组合及优选的需求,研究了服务QOS评估模型,重点研究了支持全生命周期的服务能耗评估模型,提出了云制造服务能耗综合评估框架、云制造服务能耗模型,设计了云制造服务综合能耗算法来评估单个服务能耗,并给出了服务创建阶段的能耗评估实例。(3)对服务组合进行了描述,重点研究了基于能耗及QoS的云制造服务组合多目标优选模型(Multiple Objectives Service Composition and Optimal Selection Based on Energy Consumption and QoS, MOSCOS-ECQoS),包括服务组合基本构成模型、服务组合执行路径及服务组合执行路径QoS、能耗评估；设计了面向云制造服务组合的云制造节能激励机制。(4)为给用户和系统选择优质低耗的服务,研究了基于群领导算法(Group Leader algorithm, GLA)-Pareto的服务组合优选方法、服务组合执行路径与GLA算法的映射关系；根据多目标优化Pareto解的基本概念,研究了MOSCOS-ECQoS问题的解,设计了GLA-Pareto算法的结构和实现流程,并进行实验仿真分析。(5)研究了基于案例库的服务组合实现方案；给出了基于案例库的优选算法初始化实现技术,包括服务组合案例库结构、服务组合案例库设计、服务组合案例库更新；给出了基于案例库的服务组合实现流程,并进行实验仿真分析。(6)开发出基于能耗的云制造服务组合原型系统,对本文提出的基于能耗的服务组合关键技术,包括QOS、能耗评估、多目标服务组合优选建模、优选算法设计、服务组合案例库设计等进行功能实现,并对论文的部分研究成果进行了验证。