为了提高异构多核处理器平台的计算性能，本文从任务调度的角度出发，提出了一种使用黄金正弦和莱维飞行机制改进的麻雀搜索算法(Fusion of Golden Sinusoidal and Levy Flight in Sparrow Search Algorithm,GSLF-SSA)来优化异构多核处理器的任务调度。通过对异构任务调度的分析，将异构任务建模为DAG(Directed Acyclic Graph)任务模型，通过对其优先级进行随机编码分配，实现了GSLF-SSA算法求解域从连续到离散的映射，使该算法更能适用于异构多核任务调度之中。将DAG任务的最优调度长度作为算法的适应度值进行迭代寻优，通过与目前应用广泛的麻雀搜索算法(SSA)、混合式任务调度算法(IHSSA)、人工蜂群算法(ABC)等多种启发式算法在异构任务调度环境下的实验对比表明，GSLF-SSA能获得更优的调度长度与更短的调度执行时间，在异构多核处理器任务调度方面具有巨大的研究价值和广阔的应用前景。
