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针对传统任务模型包含有效信息少,任务调度算法效率低、效果差的问题,设计了新的任务模型,提出了一种改进的粒子群算法（optimized particle swarm optimization,oPSO）。新模型增加了对任务类型及任务间迁移成本、计算单元类型及其运行成本等特性的描述。通过分析任务调度问题的需求,制定了oPSO算法的编解码方案,设定了算法各个关键部分参数及计算方法,并解决了粒子群算法（PSO）在任务调度前期收敛速度过快、后期易陷入局部最优的问题。在不同任务规模下分别对遗传算法（GA）、PSO以及