随着微电子工艺的快速发展,集成电路进入SoC时代,设计复杂度也随着提高,传统的嵌入式系统设计方法已经无法满足系统设计的需要。为了解决设计复杂度发展带来的新问题,软硬件协同设计方法学应运而生,而软硬件划分技术是其中的关键技术之一。所以,研究嵌入式系统设计中的软硬件自动划分方法,确定系统各功能模块的实现方式,兼顾各种系统指标,达到最佳的系统组合方式,从理论和应用上来说都有十分的必要性和重要性。本文先介绍了软硬件协同设计的基本概念、研究对象以及国内外的发展现状,分析了目前解决软硬件划分问题所使用的数学模型和划分技术中常用的几种算法及其优缺点。在介绍了遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)的基础上,分别对其进行改进和扩展,提出了改进后的遗传算法GAnew和离散化PSO算法PSOnew。对改进后的两种算法进行比较后,综合其优缺点提出了改进遗传算法和离散化PSO混合的算法GAPSO。利用任务流图即有向无环图作为系统模型,对算法进行仿真后发现,GAPSO在总体上优于改进的遗传算法和离散化PSO。最后,针对大型嵌入式系统的软硬件划分问题,本文提出了在软硬件划分前应用聚类分析法对大型嵌入式系统进行预处理的设想,在简要介绍了经典的聚类法——k均值聚类和k中心点聚类后,给出了将其用于大型嵌入式系统预处理后再进行软硬件划分的流程。