在云计算环境中,合理的虚拟机分配策略是提高云计算系统性能并且降低能耗的关键技术之一。云计算技术的快速发展,使用户可以不限时间、地点方便的获取与使用计算机资源,然而,大规模的云计算数据中心在提供强大计算能力的同时也带来了巨大的损耗与污染问题。针对上述问题,本文分别对虚拟机的初始化放置阶段与动态管理阶段进行了相应的研究。在虚拟机的初始化放置阶段,由于虚拟机的初始化放置具有长期性,对数据中心的资源的有效利用与能源损耗具有较大的影响。本文采用了基于能耗与资源损耗的为优化目标的虚拟机初始化放置策略。通过分析研究大量资料,本文采用具有全局搜索、并行计算、较好的鲁棒性与稳定性、易扩展等优点的遗传算法来实现多目标问题的优化。经实验证明,与传统的启发式方法相比,本文采用的多目标优化虚拟机放置遗传算法能够有效的实现提升服务器资源利用率,节省能源的损耗。虚拟机放置的动态管理阶段,主要是指由于云数据中心负载的动态变化,虚拟机需要重新放置的一个过程。在本阶段中,本文主要考虑了在云计算数据中心中虚拟机放置的稳定性问题,以多虚拟机分布稳定性与在发生数据迁移时虚拟机迁移次数二者为优化目标,采用经典的算法NSGAⅡ来实现多目标的优化。经实验证明,相比于传统的优化方法,该优化方法能够很好的实现云数据中心物理节点的稳定性与虚拟机迁移次数问题的权衡与折中,提高系统资源利用率的同时,减少虚拟机迁移的代价。