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针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡，蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度不高等缺点，提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机调度算法．利用K-means聚类对蝙蝠种群数据进行初始化，提高初始样本数据解的质量；利用Powell局部搜索算法对当前最优解进行局部搜索，提高收敛速度和精度；利用改进蝙蝠算法对虚拟机进行分配时，充分利用物理机上的资源，达到了最优化目标．仿真实验表明，在虚拟机调度中，本文改进的调度算法与K-means均值调度算法相比，在物量节点的数量降低了12％左右，在系统资源综合利用率上