近年来,云计算作为一种价格便宜且可扩展性强的计算模式,越来越受到企业和个人的青睐。随着云数据中心规模的不断扩大,导致其资源利用不均衡,能耗浪费严重。为了能实现云数据中心计算资源的动态调度,虚拟机迁移技术变得至关重要。传统的虚拟机迁移会根据主机负载的高低进行判断,判断的结论为“迁移”或“不迁移”。这种二支决策方式忽略了主机负载具有动态变化的特征,容易产生过度迁移的现象。而三支决策是对传统二支决策的优化,在信息不完备的情景下,可以提供第三种选择:延迟决策,从而可减少虚拟机过度迁移。本文主要将三支决策理论应用于云计算资源分配中,在保证用户服务要求的前提下,提高云数据中心的资源利用率。首先,为了确定优化目标,本文分析了云数据中心产生能耗的原因,并构造了云数据中心的四个模型:即主机能耗模型、虚拟机迁移能耗模型、虚拟机迁移成本模型和SLA违约度量模型。为了提供给用户可靠的服务,本文研究了主机负载的波动情况,使用ARIMA模型对主机的未来负载进行预测,并在负载预测值基础上了给出了“迁移程度”的概念,用来表示源主机迁出虚拟机的紧急程度。然后,本文根据迁移程度提出了基于三支决策的云计算资源分配算法3WD-CRA。该算法基于云数据中心的成本能耗模型构造了损失函数矩阵,确定了三支阈值,根据阈值将主机分为源主机、目标主机、待优化主机三类,其中源主机包括过载主机和欠载主机,待优化主机包括高负载主机和低负载主机,目标主机即接收被迁移虚拟机的主机。通过三支决策的“分治效”模型对三类主机分别采取措施。针对源主机需要立即迁移虚拟机的特点,每次选取当前CPU利用率最高的虚拟机迁移至目标主机。为了使待优化主机的负载均衡,将高负载主机中的虚拟机按照CPU利用率由低到高排序,以低-高-低的方式迁移虚拟机至低负载主机。在目标主机的具体选择上,将被迁移虚拟机按照CPU利用率从高到低排序,依次将每个虚拟机分配给增加虚拟机后CPU利用率最低的主机。最后,本文介绍了CloudSim仿真工具和调度策略,并在CloudSim中实现了本文的算法。在对比实验中,选取了一个CloudSim中的经典算法,三个同类型阈值检测算法和两个群体智能算法,从数据中心能耗、虚拟机迁移次数、SLA违约率、ESV联合指标四个方面进行比较。实验结果表明,本文算法具有更低的能耗和更少的虚拟机迁移次数,在SLA违约率上,本文算法略高于群体智能算法,ESV联合指标上,本文算法表现更好。