1、多年以來，處理器性能的提升主要依賴其工作頻率的提高，然而受到芯片功耗及發(fā)熱等因素的影響，這種做法已接近極限。在這種情況下多核處理器應(yīng)運(yùn)而生并得到了迅速發(fā)展，與此同時多核處理器系統(tǒng)也為任務(wù)調(diào)度與負(fù)載均衡研究提供了廣闊的發(fā)展空間。目前，在多核處理器的任務(wù)調(diào)度和負(fù)載均衡中，首先將任務(wù)節(jié)點(diǎn)分配到處理器，其次在處理器中對任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)度，目標(biāo)是使系統(tǒng)的整體執(zhí)行時間最少，最大化發(fā)揮多核處理器的優(yōu)勢。本文對現(xiàn)有任務(wù)分配和任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行改進(jìn)，并在改進(jìn)

2、算法的同時考慮到任務(wù)處理器之間和處理核之間的負(fù)載均衡，主要工作包括以下兩個方面：
　　 一方面，在現(xiàn)有DAG任務(wù)分配模型的基礎(chǔ)上建立任務(wù)分組，并對任務(wù)分配算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)的重點(diǎn)是在進(jìn)程任務(wù)進(jìn)行復(fù)合時，不是單純依據(jù)進(jìn)程任務(wù)的通信時間來進(jìn)行復(fù)合，而是綜合考慮復(fù)合兩個進(jìn)程任務(wù)的通信時間和執(zhí)行時間兩個因素，依據(jù)設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，選擇最佳的兩個進(jìn)程任務(wù)進(jìn)行復(fù)合，使分配到處理器上的進(jìn)程任務(wù)更加均衡。模擬實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的任務(wù)分配算法在處理器上的任

3、務(wù)負(fù)載度和在處理器之間的任務(wù)執(zhí)行時間差兩方面比已有任務(wù)分配算法均有改進(jìn)。
　　 另一方面，針對遺傳算法在初始種群生成具有一定的盲目性問題，提出均衡種群遺傳算法(Balanced：Population Genetic Algorithm，BPGA)，該算法對標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法初始種群生成算法進(jìn)行改進(jìn)，首先，在保證任務(wù)節(jié)點(diǎn)的高度約束的條件下，將任務(wù)節(jié)點(diǎn)依據(jù)高度值進(jìn)行分組；然后，隨機(jī)選擇處理核和任務(wù)節(jié)點(diǎn)，并保證分配到每個處理核上的任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)