云计算的出现使得数据中心的各种硬件资源被抽象成虚拟单元,来满足用户复杂动态的资源需求。由于云数据中心的规模日趋庞大,加上云基础设施的复杂性和异构性,如何合理设计云环境中的资源调度机制是云计算的难点之一对于云提供商和云用户来说,他们有各自的利益追求,目前关于云计算中资源调度方法的研究,往往只从一方角度考虑。但是,作为一种新型商业模式,需要在保证云计算双方利益前提下交易才能达成,如果利益无法保障,云提供商可以拒绝提供资源,而云用户可能会选取别家云提供商。因此,在考虑云资源的调度机制时,需要兼顾云用户的满意程度和云提供商的经济收益。博弈论是用来研究理性决策问题的一种数学理论,近年来越来越多被运用到云资源管理问题中。本文针对云环境下的资源调度问题进行分析和研究,从云提供商和云用户角度分别分析了他们对于资源调度的不同优化目标。运用博弈论中的理论方法,针对不同云环境资源管理场景和资源调度优化目标,设计不同建模方法,提出资源调度优化方案的求解算法。本文的主要工作和创新点可以分为以下四个方面：(1)给出统一的云数据中心资源描述和定价方式,以及云用户提交工作的数学描述,建立以云用户为博弈参与者的云用户资源调度博弈模型,和以云数据中心可用物理节点为博弈参与者的云提供商资源调度博弈模型,为不同云环境下基于博弈理论的资源调度方法设计奠定基础。(2)运用完美信息扩展博弈理论对使用Hypervisor虚拟化技术的单个云数据中心资源调度问题进行建模,并基于逆向归纳法思想提出一种FUTG算法来解决该云资源调度问题中可能存在的资源分配不公平和资源利用率不足的问题。该算法在改进各用户之间可用资源分配的公平性同时,减少单台物理节点上各维度资源的偏度,平衡多台物理节点的资源使用率,从而提高数据中心资源使用的有效性。(3)提出一种两阶段资源调度方法来解决使用容器虚拟化技术的单个云数据中心资源调度问题。第一阶段根据云用户的两个QOS约束条件工作响应时间和工作完成开销,使用排队论原理分析和预估完成云用户工作需要创建的最佳容器数量。第二阶段运用稳定匹配理论,将需要创建的容器和拥有可用资源的物理机建模成匹配双方,并且提出一种改进的稳定匹配算法CSP来求解稳定的容器置放方案。该调度方法在保证满足用户QoS约束的前提下,尽量减少用户工作的响应时间,并且有效提高资源的平均利用率,降低提供商的运营成本。(4)提出一种基于合作博弈理论的最优稳定结盟方法,可满足云联盟的稳定性和公平性原则,并针对云联盟环境中存在多个云提供商的问题,使用合作博弈理论对其资源调度问题进行建模,提出云联盟资源博弈优化算法CFRS,能够提高云用户获得的服务质量和云联盟的平均资源使用率。