随着计算机技术的发展,计算机应用范围不断扩大,异构计算系统在并行处理中得到了广泛运用。任务调度是并行处理中的关键问题,异构计算环境下的调度问题则更加复杂,是研究中亟待解决的一个难题。调度的目标是在满足一定性能指标和有限约束关系的前提下减少总的执行时间。绝大部分情况下的任务调度问题已经被证明为NP完全问题,这使得启发式方法在调度中得到了普遍运用。本文针对异构计算系统的任务调度展开研究,在经典的任务模型上提出了两个新的算法：针对基于优先驱动的表调度算法常出现优先级相同的问题,提出了一种综合性启发式算法(Heterogeneous Critical Path First Synthetic, HCPFS)。该算法在任务选择阶段按照是否关键路径节点、ranku值递减、后继数递减的优先级顺序选择任务,在任务分配阶段根据任务的最早完成时间进行处理器选择,并采用了任务复制和插入策略,以达到充分利用处理器资源,减少任务通信开销的目的。在采用复制方法的调度算法中,是以当前任务的开始时间、完成时间和执行时间等作为任务分配的依据,往往会产生不必要的任务复制。本文提出了一种基于后继任务最早完成的调度方法(Heterogeneous Successor Finish Earliest, HSFE),根据下一调度任务与当前调度任务的关系来进行任务分配,在当前调度任务与下一调度任务存在前驱后继关系时,以下一任务的最早完成作为当前处理器分配的依据,从而有效抑制了任务的不必要复制,增加了任务调度空间,提高了调度效率。本文从多个角度对算法进行了测试,通过对调度长度下界比、加速比的比较可知,本文提出的多优先级策略和基于后继就绪任务调度的方法有效地缩短了调度长度,通过对任务平均复制比和平均执行时间下界比的比较可知,.算法根据后继调度任务选择处理器分配,有效地抑制了任务的多余复制,节约了处理器资源,复制方法体现了更好的灵活性。