随着当前多核处理器应用的不断扩大,软硬件划分作为软硬件协同技术的重要环节,其结果对最终嵌入式设计方案有着十分重要的影响。软硬件划分技术主要包括处理单元划分以及系统任务调度两方面。根据待划分问题目标的不同类型,又可以分为单目标软硬件划分以及多目标软硬件划分。混洗蛙跳算法作为近年来快速应用的一种群体智能优化算法,在解决组合优化问题中具有过程简单、收敛速度快的特点,特别适合于解决软硬件划分问题。本文以混洗蛙跳算法为主要研究手段,深入研究了嵌入式系统的软硬件划分问题,主要包括以下四个方面的内容:首先详细介绍了软硬件划分问题及其相关理论,并对软硬件划分理论的各类概念与模型作了梳理与总结,提出了本文的新型软硬件划分模型。同时回顾了组合优化算法在研究软硬件划分这一类组合优化问题中的研究历程与主要研究思路,并详尽分析了各类优化算法求解组合优化问题的优势与劣势。随后研究了单目标软硬件划分问题。通过对单目标优化问题与现有混洗蛙跳算法的分析,提出了一种基于混洗蛙跳算法的单目标软硬件划分算法。针对于混洗蛙跳算法处理软硬件划分问题的缺陷,对混洗蛙跳算法进行了改进,并提出了一种基于改进混洗蛙跳算法的软硬件划分算法。对该算法及其它智能优化算法进行了对比实验,证实了改进混洗蛙跳算法在解决软硬件划分问题上寻优能力的高效性与仿真设计的便利性。其次研究了的系统任务调度算法。该算法针对于高计算复杂度嵌入式系统运行数据存储效率低下的缺陷,介绍了调度算法的基本概念与研究历程,阐述了问题产生的背景与原因以及算法针对于此所提出的调度算法方案,并对算法的运行效率与其他调度算法进行了对比实验,证实了本文所提出的调度算法在数据存储效率上的优势。最后研究了基于改进混洗蛙跳的多目标软硬件划分算法。介绍了Pareto多目标优化算法的基本概念及其相关理论。针对软硬件划分问题中的多目标优化问题,提出了一种基于Pareto多目标优化理论的、面向嵌入式系统目标架构的、关注系统最大通信存储容量约束以及功耗优化的多目标软硬件划分方法。给出了改进混洗蛙跳算法应用于多目标优化问题的改进策略,并对算法的性能进行了对比实验。实验结果证实了所提算法的优越性与高效性,取得了一定的研究成果。