針對(duì)不確定服務(wù)質(zhì)量（ QoS）感知的云服務(wù)組合優(yōu)化問(wèn)題的求解，提出一種不定長(zhǎng)時(shí)間序列（ULST）模型和錦標(biāo)賽策略的改進(jìn)遺傳算法（ T-GA）。首先，基于用戶(hù)對(duì)服務(wù)不同時(shí)間段的訪問(wèn)規(guī)律，將服務(wù)質(zhì)量的長(zhǎng)期變化構(gòu)建為不定長(zhǎng)時(shí)間序列模型，該模型能夠準(zhǔn)確地描述一段時(shí)間內(nèi)用戶(hù)對(duì)服務(wù)的真實(shí)QoS訪問(wèn)記錄。其次，提出一種基于不確定QoS模型的改進(jìn)遺傳算法，該算法采用錦標(biāo)賽選擇策略代替基本遺傳算法中的輪盤(pán)賭選擇策略。最后，在真實(shí)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，所提的不定長(zhǎng)時(shí)間序列模型能夠有效地解決不確定QoS感知云服務(wù)組合問(wèn)題，而錦標(biāo)賽策略的改進(jìn)遺傳算法在尋優(yōu)結(jié)果和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于基于精英選擇策略的遺傳算法（ E-GA）算法，且運(yùn)行速度提高近1倍，是可行、高效且穩(wěn)定的算法。

　　隨著云計(jì)算的發(fā)展，越來(lái)越多的資源以服務(wù)的形式發(fā)布和使用，如何選擇高性能的服務(wù)來(lái)構(gòu)建增值的應(yīng)用已成為研究熱點(diǎn)。服務(wù)通常由功能屬性和非功能屬性構(gòu)成，非功能屬性也稱(chēng)為服務(wù)質(zhì)量（ Quality of Service，QoS），描述了服務(wù)在完成其功能的過(guò)程中表現(xiàn)出的執(zhí)行特性，由響應(yīng)時(shí)間、吞吐量、延遲、成功率、花費(fèi)、信譽(yù)度等一系列屬性構(gòu)成。然而，在許多情況下，單個(gè)服務(wù)是無(wú)法滿足用戶(hù)復(fù)雜需求的，需要根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行服務(wù)組合。由于功能屬性相似而非功能屬性不同的服務(wù)數(shù)量迅速增加，服務(wù)選擇變得越來(lái)越復(fù)雜，使得服務(wù)組合問(wèn)題逐漸演變?yōu)镹P（ Non-derministic Polynomial）完全問(wèn)題。為了高效地找到最優(yōu)服務(wù)組合，許多方法被相繼提出。