面向服务的架构（SOA）下，针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题，提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量（QoS）建立了服务组合优化模型，并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群（KH）算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动，从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真，把所提算法与KH算法、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法和花朵授粉算法（FPA）进行对比，实验结果表明，PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。
