1.一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一，将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列，把已承载虚拟机的数量小于临界值λ的物理节点放到集合R1中，把已承载虚拟机的数量小于安全阈值Θ且大于临界值λ的物理节点放到集合R2中，大于安全阈值Θ的物理节点放到集合R3中；

步骤二，计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值ucpu,umem,unet；

步骤三，将R3中不在进行虚拟机迁移的物理节点pi按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组：高负载组Grouphigh、负载不均衡组Groupimbalance和负载正常组Groupnormal，若则 p i ∈ G r o u p h i g h ，若则pi∈Groupimbalance，否则，pi∈Groupnormal，其中，Ωcpu,Ωmem,Ωnet分别表示单个物理节点中CPU、内存、网络资源的负载上界；

分别表示pi节点关于CPU、内存和网络的未来负载值；

步骤四，根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理，选择符合条件 且 且 的物理节点，从而获得适合每个待迁虚拟机重放置的目的物理节点候选集s1,s2,...,si,...,sz，其中，z为待迁虚拟机数量，z个待迁虚拟机分别为v1,v2,...,vi,...,vz；其中 分别表示p节点关于CPU、内存和网络的未来负载值， 分别表示v节点关于CPU、内存和

网络的未来负载值；

步骤五，通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量ΔEv，设使得虚拟机vi对应的 最大的物理节点为pi，若pj与pi均不相同，其中j＝1,

2,...,i-1,i+1,...,z，则将vi直接放置到目的物理节点pi上，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上。

2.根据权利要求1中所述的能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于：所述步骤二利用灰色预测理论中的无偏GM(1，1)模型进行计算，对原始序列 的获取做了进一步细化，其中 表示第i个较短时间内的负载测量值，具体做法为：对每个时间段内的负载进行k次测量 若k次测量的数据近似服从正态分布，利用t检验法对k次测量数据进行误差数据的剔除，把留下的测量数据的算术平均值作为该时间段内的负载测量值。

3.根据权利要求1中所述的能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于：所述步骤五中能耗算法包括以下步骤：步骤一、计算单个物理节点在单位时间内的能耗P＝Pcpu+Pother，其中，Pother是单个物理节点的其他物理设备在单位时间内的总能耗，Pcpu是单个物理节点的CPU在单位时间内的能耗；

步骤二、计算在时间T内单个物理节点的能耗E＝P×T；

步骤三、计算重新放置虚拟机v后的能耗变化量 其

中Esrc(v)是源物理节点在虚拟机v迁出前的能耗； 是目的物理节点在虚拟机v迁入前的能耗； 是源物理节点在虚拟机v迁出后的能耗；Edest(v)是目的物理节点在虚拟机v迁入后的能耗； 是虚拟机v迁移产生的能耗。

4.根据权利要求1中所述的能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于，所述步骤五中博弈算法步骤为：步骤一、各个待迁虚拟机是博弈的参与方v1,v2,...,vj,...vk(k≤z)，参与方vj的策略集合STj＝{合作，竞争}，其中“合作”表示参与方vj愿意以整体能耗最优为目标，“竞争”表示参与方vj以自身能耗最优为目标，虚拟机v重放置到目的物理节点上的收益Uv(·)＝ΔEv步骤二、在T时间段内，各虚拟机重放置的总收益为Uall(·)＝ΣΔEv，博弈以最大化Uall(·)为目标，进行待迁虚拟机与目的物理节点的最佳匹配；

步骤三、若虚拟机没有竞争到能耗变化量最大的物理节点，则从候选集中选出能耗变化量次大的物理节点，当出现竞争时，执行步骤一和步骤二；若仍没有竞争到，则再从候选集中选出能耗变化量第三大的物理节点，依次类推，直到找到合适的目的物理节点；若候选集搜索结束，仍没有找到合适的目的物理节点，则此重放置失败，需重新选择候选集，若候选集为空，开启新的物理节点。