随着Web技术的进步和网络应用的普及,越来越多的企业或组织将自己的业务功能单元以Web服务的形式发布到网络上；另一方面,普通用户对网络服务提出了更高的要求。他们己不再满足于互联网上的提供的简单的服务模式,如获取天气资讯、查询航班信息、宾馆预订等单一功能的服务。用户希望网络服务能够针对自己提出的服务要求,提供具有复合功能的高品质服务。这就对当前主流的Web服务的提供方式提出了挑战。显然,在市场竞争日趋激烈的商业背景下,任何一个单独的商家都无法为用户提供所需要的完善的服务,就需要同一商业价值链上的各企业实体组建动态的虚拟企业联盟,通过整合各自的优势资源和开展协同商务,从而将联盟各成员发布的Web服务有机地聚合,形成具有内部流程逻辑的不同粒度组合服务,以便能够动态、灵活地响应持续变化的用户需求。这正是本文开展多粒度Web服务聚合与协同方法研究的意义所在。针对用户服务请求所表现出的即时性、定制性和模糊性的特点,本文提出基于粒度的网络服务聚合与协同方法来解决上述问题,特别对服务生命周期影响较大的服务聚合与协同展开了深入的研究。文章首先解决了服务组合的一个基础性问题——服务选择过程中的服务质量评估,并给出多粒度的QoS评估方法。首先,提出了一个基于QoS粒度的服务质量综合评估模型,该模型全面考虑了包括语言型和区间型在内的多个服务质量影响因素,特别将用户偏好和不同服务之间的关联关系对服务质量的影响考虑在内,给出了对每个QoS(服务质量)属性的合理定义及可执行的评估计算公式,为Web服务组合提供了选择的基础。其次,为了改善现有基于QoS的Web服务选择方法的效率,我们提出了一种基于Skyline的多粒度QoS服务选择方法,首先从候选服务集合中选出Skyline服务,可以证明如果存在最优服务组合方案,则其一定是由Skyline服务集中的服务组成的。该方法通过大量减少可考虑的候选服务的数量来有效而快速的为服务组合流程选择合适的服务,并借助Skyline方法实现对服务的多粒度筛选。最后,在综合考虑了Web服务组合的各项要素,提出了一种基于多粒度的全局最优Web服务自动组合解决方案。该方案建立了一个用有向图表示的服务组合模型,并给出了相应的映射转换算法。在该图模型表示的基础上提出基于Viterbi算法的全局最优Web服务自动组合方法。最后,经过多方位的对比实验,验证了本文提出的算法的正确性和有效性,及可适用于高复杂性的服务组合请求。全文针对Web服务组合过程中的几个关键性的问题进行了探讨研究,并给出了相应的解决方案,为基于粒度的网络服务聚合与协同提供了基础。