伴随着国内外相关研究机构对高性能计算领域关注度的增强,处理器主频和芯片集成度得到极大地提升,目前由于芯片面积的限制以及集成度逐渐接近上限,处理器性能的提升遭遇瓶颈。鉴于处理器的发展状况和趋势,多核处理器登上历史的舞台,迅速崛起一跃成为国际主流的处理架构。硬件平台和与之相适应的软件平台协同工作是充分释放系统性能的必要条件,随着对多核处理器相关技术研究的日益深入,高性能计算领域的专家通过对多核处理器的不断探索和应用研究发现,任务调度策略的优劣是决定系统性能能否充分释放的重要决定因素之一。本文通过对异构平台特点及其上任务调度算法进行深入研究与细致分析,针对目前通用异构平台架构中任务调度算法存在的缺点和可改进的地方,提出一种基于异构多核处理器的依赖任务调度策略,策略核心组成部分为一种改进优先级列表任务调度算法。该算法以优先级列表调度算法为基本思想,面向现有优先级列表算法中存在的按照任务执行平均时间作为参数的问题进行研究,提出一种适用于异构平台特征和依赖任务特性的任务优先级排序方式。在此基础上,针对现有算法中采用贪心思想将任务映射到处理器内核的方式进行改进,为避免贪心思想带来的局部最优解问题,本文提出一种基于向后关键路径的处理器映射方式,力求获得任务图全局最优解。与此同时,该算法在任务分配阶段采取多任务复制技术提早任务执行的最早开始时间,最后采用区间插入的方式分配任务到处理内核上执行,提升处理器利用率。最后,为证明本文算法是解决本研究领域内问题的有效算法,利用合理的性能评估标准,采用生成随机DAG任务图的方式获取测试用例,共提出四种性能验证方案,在Simics模拟平台上对本文算法性能进行模拟实验测试,对实验数据进行对比分析。性能测试结果表明:本文提出的依赖任务调度算法有效地解决了现有算法中存在的关键任务得不到优先调度、调度结果局部最优等问题,提升系统性能。