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为了解决静态资源调度所导致的CPU利用率不高的问题，研究了多目标约束的虚拟资源动态调度方法。给出了云计算虚拟资源调度模型，设计了多目标约束的虚拟资源表示方法，采用马尔科夫链对虚拟资源的下一时刻状态进行预测，从而得到可用资源向量；最后，计算任务与可用资源向量之间的匹配向量，将任务分配给匹配向量中具有最大各维分量之和的虚拟资源进行调度，并提出了具体的采用基于马尔科夫链预测的云计算虚拟资源动态调度算法。实验结果表明：该算法能有效解决云环境下多目标约束的虚拟资源动态调度问题，具有较小的负载均衡离差和任务执行跨度，