1.一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，所述的异构多核处理器的任务分配与调度包括全局任务调度器中的任务分配和各个处理单元上的本地调度，包括以下步骤：首先将全局任务调度器中的一个任务按照各个子任务的顺序和通信信息转换为一个有向无环图，这个有向无环图用一个dag图表示；然后将各个子任务发送到各个处理单元，每个处理单元按照本地任务序列进行处理；最后在执行过程中运用改进的遗传算法对任务分配与调度方案进行优化，找到接近最优解的任务分配与调度方案，得到的方案可以运用于下一次该任务的分配与调度，其特征在于：所述的改进的遗传算法包括以下步骤：
第一步：初始化遗传算法参数，并根据系统模型特点生成初始种群，初始种群的每个个体代表一种任务分配方案，所述种群生成方法具体如下：
(i)根据dag任务图计算所有任务的高度值h(ti)；
(ii)将所有任务随机分配给异构多核处理单元；
(iii)将每个核心上被随机分配的任务按照(i)中所得到的h(ti)从小到大排序，排序结果即为该处理单元上任务的执行顺序；
(iv)若初始种群规模达到要求，则执行步骤二；否则转回(ii)；
第二步：计算种群中所有个体的适应度函数值(fitnessfunction)，并根据适应度由大到小的顺序对种群中的所有个体进行排序；
第三步：染色体交叉(crossover)产生新的种群，具体为：对步骤二中排序后的相邻的两条染色体进行交叉操作产生后代，对产生的后代与其亲代重新计算适应度，并根据适应度由大到小的顺序选择出新的种群，且新种群规模与亲代种群规模保持一致；
第四步:染色体变异(mutation)产生新种群，变异概率pm如下给出：
其中，fitmax是指种群中所有调度方案里最大的适应度函数值，fits是指调度方案s的适应度，fit是指种群中所有调度方案的平均适应度函数值，变异的具体操作为：对于每一个个体产生一个[0,1]之间的一个随机数p，若p大于变异概率pm，则该个体进行变异操作，单个染色体变异的过程具体为：该染色体的随机位置对应值得改变，该值的改变对应着子任务执行的处理器编号的改变；对变异后的个体与其亲代重新计算适应度函数值，并根据适应度由大到小的顺序选择出新的种群，且新种群规模与亲代种群规模保持一致；
第五步：若达到最大迭代次数，则输出适应度函数最大的任务分配方案；否则分别寻找连续多代种群的最优解，然后根据连续多代种群最优解之间的汉明距离判断是否潜在早熟收敛情况，若未发生早熟则转入第三步；若发生早熟现象则启用注入策略后转入第二步。
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：步骤二中所述的第s个个体，即调度方案s(0≤s≤scale-1)的适应度函数计算公式如下：
其中，scale为当前种群的规模，etotal(s)为该任务在按照调度方案s执行时异构多核处理器产生的功耗，esum为当前种群功耗总和。
3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：所述调度方案s的功耗etotal(s)如下所示：
etotal(s)＝eback(s)+etran(s)+ecomp(s)
其中，eback(s)为调度方案s的背景功耗，设处理器计算任务总时间为t，eback为单位时间内产生的背景功耗，则
etran(s)为调度方案s的通讯功耗，设单位通信量传输单位距离需要的功耗为etran，相邻两个处理单元的距离设为单位距离l，不同处理单元间的距离用它们之间的曼哈顿距离l表式.
定义：lij为子任务i和子任务j之间的距离，用它们所在处理单元之间的距离，规定在同一处理单元计算的两个任务间距离为0；矩阵d表示子任务之间的通信量矩阵，dij为任务通讯矩阵d中的元素，若任务i与j在同一处理单元计算，则元素dij置为0，
则调度方案s的通讯功耗如下可由下计算：
ecomp(s)为调度方案s的计算功耗，具体表示如下：
其中，n为任务总量，m为处理单元总量，cij为任务i在处理单元j上执行的能量消耗，pij为任务分配与调度执行矩阵中的元素，若任务i在处理单元j上执行，则pij的值设为1，否为0。
4.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：步骤二中所述的当前种群运行功耗总和esum的计算公式具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：步骤五中所述的早熟收敛的判断条件为：当连续多代种群最优解之间的汉明距离为0时，判断为早熟收敛。
6.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：步骤五中所述的注入策略指随机产生任务分配方案并将其加入现有种群中迭代过程中。
7.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的异构多核处理器系统任务分配与调度策略，其特征在于：步骤五中所述的最优解指种群中适应度最大的任务分配方案。