目前云计算相关研究领域普遍关注的两个问题是如何保证用户的服务等级协议(SLA)和提高数据中心的资源利用效率。虚拟化技术是云计算资源管理的关键技术，而虚拟机动态放置策略则是虚拟化资源管理的重要手段。它包括迁移时机的确定、待迁移虚拟机的选择和目标节点的重定位三个步骤。本文的目标是设计一套包含这三个步骤的、完整高效的、更适合云计算环境的虚拟机动态放置策略。针对迁移时机的确定问题，本文提出一种基于负载历史记录的预测判断机制，通过合理预测未来时刻的负载信息，起到大幅度减少迁移次数的作用；针对待迁移虚拟机的选择问题，提出了一种“过滤+资源配对”的分步选择机制。首先对待迁移节点上的候选虚拟机进行过滤，确保不适合迁移的虚拟机被排除到待迁移虚拟机集合之外。然后通过基于时间的资源互补性配对原理，对待迁移虚拟机进行多次配对。通过配对，减小了虚拟机之间对节点的资源竞争，达到提高资源利用效率的目的。选择策略提出负载内存比的概念，该机制的提出，有助于尽可能多的释放节点资源的同时，造成尽可能少的迁移开销；针对虚拟机到宿主节点的重定位问题，提出了一种面向负载特征的、基于自适应变异粒子群算法(AMPSO,Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization)的映射策略。策略充分考虑了节点的多种物理资源和节点的资源异构性特征，将最大化数据中心的资源利用率，最小化SLA违反率的同时保证数据中心负载均衡作为优化目标，并通过仿真实验验证了其有效性。三个步骤涉及的机制之间相互关联，互相配合，共同组成一套完整高效的虚拟机动态放置方法。通过对本文策略涉及的三个步骤分别进行实验和对比，验证了本文提出的基于负载特征的虚拟机动态放置策略更加适合云计算环境，对于解决数据中心的资源再分配管理问题更加高效。