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基于服务质量（QoS）的Web服务组合是一个非线性、多目标优化求解问题，属于NP难问题。提出一种多目标粒子群优化算法来求解基于QoS的Web服务组合问题，在Web服务组合模型中考虑了服务执行代价、时间、可用性等五方面的因素。针对基于QoS的Web服务组合特点，借鉴运动学速度分解原理对粒子每维的速度进行相应分解，采用多目标指导粒子的飞行；基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值，采用精英归档技术维持种群多样性，粒子的全局极值由外部档案库中的非劣最优解提供；针对粒子群易陷入局部最优问题，采用了变异策略来改