随着云计算服务技术的不断发展和广泛应用,各类企业云服务资源开始呈现出应用系统、服务资源和数据中心等方面整合的趋势。云联盟作为一种扩展企业云计算能力的机制,旨在整合企业云服务资源、实现优化配置,而服务组合与优化正是云联盟中实现资源整合的关键技术。然而,企业业务的复杂性及云联盟的开放性,使得云环境中的服务组合与优化问题更为复杂。因此,云联盟服务组合问题的研究具有十分重要的意义。目前,云联盟研究主要集中在概念、标准规范等方面,企业需要从业务方面对云联盟服务进行分析和建模以建立理论体系。同时,现有的服务组合研究主要针对计算资源和Web服务,限制了其在云联盟服务组合方面的应用。因此,论文针对云联盟服务组合问题,深入探讨了企业云联盟服务定义和框架、服务组合模型、组合方法以及相关实例。本文的主要研究工作如下：1)提出了企业云联盟服务体系结构,从企业云联盟服务的类型、部署方式、所有者类型、处理过程、管理和质量等6个方面对其关键技术进行了讨论。最后,给出了一种基于该框架的期货程序化交易的私有云服务应用实例,验证所提方法的可用性和有效性。2)设计了一种利用Multi-Agent的交互协作以实现云联盟平台中的云服务自动优化组合模型。针对云联盟中的复杂多变环境,该模型利用Multi-Agent的交互协作实现了云联盟服务的自动组合,可根据用户的服务需求快速地解决云联盟服务的动态组合问题。3)在此基础上提出了一种启发式企业云服务组合算法。该算法首先根据用户的个性化请求对服务库中的云服务进行预处理,从而筛选出符合要求的云服务并对其进行代价遍历。最后,以服务相似度和组合QoS对选取的云服务进行回溯优化组合,进而获取最优的组合方案。4)在Agent的Belief-Desire-Intention (BDI)模型基础上,提出了一种基于Agent的企业云服务组合算法,算法在服务匹配阶段根据用户的请求和服务库中的企业云服务进行匹配,筛选出最优的云服务并根据Agent的特有信息对其进行组合生成服务组合图。最后,以冗余处理方法和组合QoS对服务组合图进行优化。5)给出了面向期货企业的云联盟服务系统模型,并对实现系统的主要关键技术包括系统架构,系统工作流程,功能模块,服务平台和应用实现等进行了详细地探讨。该系统立足于期货企业的业务需求,为企业云联盟的实际应用提供支持。