传统的以物理机为基本单位的资源分配模式粒度较粗,导致资源利用率较低。虚拟化技术将物理资源划分为相互隔离的虚拟机,以资源共享的方式提高资源利用率。云计算将多种物理资源整合构成一个虚拟资源池,实现资源的按需分配和动态扩展。云数据中心包含大量负载动态变化的物理机和虚拟机,物理机的负载过高影响上层应用的性能,而负载过低会使有限的资源没有得到充分利用。因此,研究云环境下的资源调度策略对于资源的高效均衡使用具有重要意义。对虚拟机放置算法和虚拟机动态迁移策略进行重点研究以应对物理机负载均衡问题。针对虚拟机放置问题,对两种可能导致物理机负载失衡的资源使用情形进行分析,针对性地提出相应指标以全面衡量当前负载均衡状况。在对问题建模基础上,提出基于负载均衡的多目标虚拟机放置算法,将多目标蚁群优化算法用于解决虚拟机放置问题。针对虚拟机动态迁移问题,对引起物理机负载动态变化的原因进行简要分析并建立虚拟机迁移调度框架。对于虚拟机迁移的几个关键问题:迁移时机,源物理机的确定,迁移虚拟机的选择,目标物理机的选择,分别进行分析并给出相应的策略,最后提出一种以降低迁移次数和负载均衡为目标的虚拟机动态迁移策略。在仿真系统CloudSim中实现放置算法和迁移策略。对于多目标虚拟机放置算法,探讨算法的并行化实现,实验结果表明本文算法能够对多个目标进行有效优化取得较好的负载均衡效果;对于虚拟机动态迁移策略,实验结果表明在同等条件下该算法能够有效降低迁移次数并取得较好的负载均衡效果。