随着通信业务量的爆发式增长,未来通信系统将以有限的资源支持复杂的数据传输、交换与处理,这造成了延时和硬件实现都难以满足未来高速低功耗通信系统的需求,因此大规模的并行处理技术将取代传统的串行处理方式。为了充分发挥并行技术作用,需要一个高效的任务调度算法。本文着重研究基于多核阵列的任务调度,即通过放置任务到合适的处理器上满足相应的系统需求。传统的任务调度算法的目标是使调度长度最短,而对于多核阵列的优化目标往往不止一个。单独的优化功耗或延时性能,可能会导致局部温度过高。局部温度过高会影响网络的吞吐率、延时等系统性能,甚至会导致节点失效,从而造成系统可靠性下降。因此,研究包括功耗、延时以及热分布在内的多个性能综合优化的任务调度算法是很必要的。本文在研究了多核阵列的网络拓扑结构、路由算法、任务调度等相关理论的基础上,针对多核阵列热分布不均匀问题,提出了四种热均衡评估值模型,并选定其中一种作为本文的均衡评估值模型。最后,在研究了多目标优化方法的基础上,利用NSGA-II算法和表调度算法的优势,本文将表调度和NSGA-II算法相结合进行多目标优化求解,(1)将表调度算法的解加入到NSGA-II算法的初始种群;(2)为了避免在改善热分布时过度的损耗延时和功耗,本文对适应度函数添加惩罚函数,以灵活控制对功耗、延时以及热分布三者的折中选择,使在优化热分布的同时对功耗和延时付出的代价在可控范围;(3)同时,在深入分析了NSGA-II算法的基础上,引入精英控制策略和改进拥挤计算策略,以增加种群多样性,和防止过早的局部收敛。通过实际应用FFT、高斯消除任务图和由TGFF产生的随机任务图进行性能仿真,仿真结果表明本文算法与以功耗和延时为目标的现有算法相比,本文算法在付出可控的延时和功耗代价的同时使热分布得到很大的改善。并且对比与分析了本文算法与标准NSGA-II算法以及加权算法同时优化延时、功耗和热分布三个目标的仿真结果,实验结果表明了本文算法的优越性。最后,通过HotSpot工具仿真出本文算法与以功耗和延时为目标的现有算法的温度分布状态,验证了本文的热均衡评估值模型的有效性以及本文算法的有效性。