软硬件划分是软硬件协同设计中的关键技术之一,划分结果的好坏直接决定系统设计的优劣。近年来,异构MPSoC逐渐成为高性能嵌入式系统的发展趋势。然而,传统的软硬件划分技术主要针对单核系统的二路划分问题,无法直接应用于系统结构更加复杂的异构多核系统。本文针对异构MPSoC的多路软硬件划分问题,在完成时间和硬件面积混合的约束条件下,研究高效、低能耗的软硬件划分算法。首先,本文提出了一种基于遗传算法的异构MPSoC软硬件划分算法。针对混合约束条件下的多路软硬件划分问题的特点,本文提出了新的适应度函数和自适应参数的演进策略,并将传统的基于单核系统的遗传算法转化为可求解多路软硬件划分问题的算法。尽管遗传算法可以通过反复迭代获得高质量的划分方案,但是存在算法收敛速度慢的缺点。其次,本文将混合约束下的多路软硬件划分问题规约为背包问题,并基于单位价值优先的思想,设计了一种基于贪心策略的高效算法。该算法相比遗传算法具有更快的求解速度,对于大规模的划分问题具有重要的意义。为验证算法性能,本文设计实现了一个模拟系统,并在该系统下实现了本文提出的算法与对比算法的实验。文中实验分别从能耗降低率和算法求解时间两方面,将本文提出的算法和基于价值优先的贪心算法进行了对比。实验结果表明,本文提出的遗传算法具有最好的性能,但是求解速度最慢。而本文提出的贪心算法在保证和对比算法相近的求解速度的同时,取得了较大的性能提升。