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服务级别协议（SLA）等级感知的服务选择是NP难题。针对服务选择中维度与粒度方面的问题，提出结合语义与事务属性的服务质量（ QoS）感知的服务优化选择模型。该模型从语义链接匹配度、QoS与事务三个维度对服务进行优化选择，并设计了支持多粒度的编码策略。针对服务选择中时间复杂度高的问题，提出了克隆选择与遗传算法相结合的混合优化算法。该算法首先采用动态适应度函数，逐代淘汰不满足约束的个体；其次给出了事务属性的优先级，并根据优先级设计了知识启发式的交叉与变异算子，以保证个体满足事务属性要求；最后在遗传算法中对优秀个体进行克隆选择，以增强对最优解的搜索能力。仿真实验中，该算法在服务选择的精确度和成功率方面均优于遗传算法；在时间花费上稍高于遗传算法但远低于穷举法。实验结果表明，所提算法能在较少时间花费的基础上保证服务选择的质量。
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