云制造是借鉴云计算模式产生的一种面向服务的网络化制造新模式，旨在将分布于各企业中的制造资源和制造能力虚拟化并封装成制造服务，从而为广大用户提供制造服务，是近年来先进制造领域研究的热点。制造云服务组合是合理配置制造资源、完成制造任务、提高制造资源利用率的关键途径之一。制造云服务组合分为制造任务分解、候选制造服务发现与优选、制造服务组合与优选三个阶段。制造服务优选是针对制造任务，选出最佳制造服务的过程，是制造云服务组合的重要环节，它的效率直接影响整个服务组合的效果。因此，制造服务优选研究对制造云服务组合的实施具有重要意义。目前，制造服务优选研究主要集中在两方面：①针对单资源服务请求的简单任务，如何从大量的候选制造服务中选择服务质量最佳的制造服务；现有研究尚未考虑用户反馈信息和服务质量动态变化。②针对多资源服务请求的复杂任务，如何从符合各子任务需求的候选制造服务中，各选一个制造服务并形成服务组合，以协同完成复杂任务；现有研究仅考虑单一层次上的服务组合，事实上，复杂任务涉及多层次服务组合。针对现有研究不足，本文围绕简单任务和复杂任务的特点，研究了制造服务的优选方法。主要研究内容包括：首先，分析复杂任务的优选过程，在已有研究的基础上，总结、概述了复杂任务如何分解为若干个单资源制造服务请求的简单制造任务，简单制造任务如何进行服务发现、优选，进而通过将功能单一的服务通过服务组合的形式协同完成复杂任务，指明了简单制造任务服务优选与复杂任务服务优选之间的关系。其次，针对简单制造任务服务优选问题，将服务质量指标分为可量化类指标和非可量化类指标，分别运用综合加权和直觉模糊集的方式予以分析，并将用户反馈信息加入对服务质量评估过程中，提出了一种新的服务质量(QoS)评估机制，并以此为基础，鉴别制造服务质量的优劣。最后，针对于复杂任务服务组合优选的问题，提出了层次化的服务组合模型，并对其服务质量其进行建模分析，在简单任务服务优选结果的基础上，选用模拟退火优化算法对复杂制造任务优选问题进行求解，形成一个具有较高服务质量的制造服务组合，并在Matlab仿真平台上予以验证、分析，为复杂制造任务优选问题提供了一种可行的方法。