Debido al desarrollo a gran escala de la informática en la nube, los costos de energía eléctrica de los centros de datos han aumentado rápidamente. El ahorro de energía se ha convertido en una dirección de investigación importante de los problemas de ubicación de máquinas virtuales. Al mismo tiempo, los recursos multidimensionales en la nube deben utilizarse de manera equilibrada para evitar el desperdicio de recursos. En este contexto, este documento aborda un problema de ubicación de máquinas virtuales del mundo real que surge en una nube de atención médica (H-Cloud) de una cadena de hospitales en Arabia Saudita, considerando el consumo de energía del servidor y la utilización de recursos. Como parte de la optimización de ambos objetivos, la calidad del servicio al usuario debe tenerse en cuenta. De hecho, la calidad del servicio del usuario (QoS) también se considera mediante la medición de la tasa de violación del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA). Este problema se modela como un problema de ubicación de máquinas virtuales multiobjetivo con el objetivo de minimizar el consumo de energía, la utilización de recursos y la tasa de violación del SLA. Para resolver este desafiante problema, se propone un algoritmo genético de agrupación difusa (FGGA). Teniendo en cuenta que múltiples objetivos de optimización pueden tener diferentes grados de influencia en el problema, la función de aptitud del algoritmo propuesto se calcula con una función basada en lógica difusa. Los resultados experimentales muestran la efectividad del algoritmo propuesto.