在微电子技术迅猛发展的今天,SoC系统的集成度和复杂度大幅提升,使用传统的系统设计方法已无法适应当前的设计要求。软硬件协同设计技术就是为解决此问题而提出的。然而系统设计人员又面临着一个新的难题,那就是如何才能较好地解决软硬件协同设计中的软硬件划分问题。它要求在有限系统资源的约束条件下考虑如何最优地分配软硬件模块,满足各种设计要求指标。对该问题的研究具有重大的理论和现实意义。本文首先介绍了软硬件协同设计领域的基础理论知识和国内外研究现状。接着详细介绍了粒子群算法(Particle Swarm Optimization)和模拟退火算法(Simulate Annealing),在比较各自优缺点的基础上,将两种算法进行融合,得到一种基于粒子群和模拟退火的PSOSA算法。在PSO算法更新粒子群时,采用SA算法的Metropolis准则来进行判断,这样就能增加粒子的多样性。并且考虑到嵌入式系统设计问题规模日益扩大,本文引入聚类算法中性能和效果较佳的变色龙算法(Chameleon),从而形成一种混合算法newPSOSA。通过聚类处理能大大降低问题的规模,然后使用算法PSOSA对聚类结果进行求解,就能极大地提高求解的收敛速度和效率。本文结尾采用TGFF生成随机的任务流图和节点属性数据,并对算法进行编程验证,分别比较了PSO、PSOSA和newPSOSA算法的求解性能和求解质量。实验结果表明,newPSOSA总体来说要优于PSO和PSOSA算法,特别是当问题规模变大时,newPSOSA在求解性能上的优势十分明显。