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分布式计算系统中的一个根本问题是任务模块在处理器上的合理分配，以使总费用最小。针对随机试探法对初始条件敏感的不足，本文利用改进的遗传算法，通过设计合理的遗传算子寻求该任务分配问题的最优解。实验结果表明，本文的方法对初始条件不敏感，对具有不同拓扑结构的一致性及非一致性任务分配问题，其平均总费用降低约２％，此外，在大多情况下也能使完成费用降低。