1.一种云数据中心基于多资源的高能效虚拟机放置方法，其特征在于，包括以下步骤：

101、获取云数据中心中多资源种类数量d，云数据中心物理节点的数量n及实际利用率并设定能效最佳利用率 其中 表示物理结点i上第j种资源的实际利用率，表示物理结点i上第j种资源的能效最佳利用率，建立多资源能效模型，如式(1)所示：

102、随机生成N个虚拟机请求序列，采用首次适应First Fit算法得到N种虚拟机的初始放置序列，即N个粒子，从而构成初始种群；

103、根据步骤101中得到的多资源能效模型， 构建粒子的

适应度函数f(δ)，并根据粒子群优化算法计算出适应度、局部最优解及全局最优解，得出粒子的新位置；

104、根据步骤103中得到的粒子新位置，判断是否满足 及

式(4)中的 表示虚拟机j是否放置在物理结点h，当虚拟机j放置在物理结点h上，表示每个虚拟机只能放在一个物理结点上,虚拟机j不放置在物理结点h上则 式(5)表示多个虚拟机放置在物理结点h时，虚拟机资源不能超过物理结点h的资源总量，其中，分别表示虚拟机j所需的CPU、内存、带宽和磁盘的容量，分别表示物理结点h的CPU、内存、带宽、磁盘的容量；

105、若满足步骤104中的式(4)和式(5)，则更新粒子的位置，迭代次数加1；若不满足式(4)和式(5)，则粒子位置不变，迭代次数加1；当迭代次数大于等于最大迭代次数N3时，迭代结束并输出全局最优解，根据该全局最优解所对应的物理节点位置设置虚拟机，完成虚拟机的放置。

2.根据权利要求1所述的云数据中心基于多资源的高能效虚拟机放置方法，其特征在于：步骤101中云数据中心的多资源种类包括CPU、内存、带宽及磁盘。

3.根据权利要求1所述的云数据中心基于多资源的高能效虚拟机放置方法，其特征在于：步骤101中CPU和磁盘的能效最佳利用率 分别为0.7及0.5。