Web服务吸收了分布式计算、网格计算和XML等各种技术的优点,解决了异构分布式计算以及代码与数据重用等问题,具有高度的互操作、跨平台和松散耦合的特点,成为WWW发展的主要趋势。然而,单个Web服务的功能有限,只有通过对单个Web服务的组合,实现服务增值和服务重用,Web服务的潜力才能真正发挥出来。因此Web服务组合正在成为一种整合发布在网络上的松散耦合服务方法的标准,是Web服务中的重要研究领域。随着Web服务的发展,拥有相同功能却有不同QoS属性的服务也在不断增加。面对海量的组合方案,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。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。针对面向QoS的服务选择特定问题,提出了面向QoS的基于多约束条件、多目标优化的服务选择机制。并将服务动态选择全局最优化问题转化为一个带多约束条件的多目标优化模型下求解最优路径问题,利用基于种群多样性控制的遗传算法的智能优化原理,通过同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto优化服务组合集,并通过理论分析和实验结果说明了算法的可行性和有效性。