摘要： 异构环境下如何提高系统自治并发处理的能力，是分布式系统研究领域的重要课题。而异构实时系统中系统自治并发处理的能力则体现在事件驱动任务流控制的资源最优分配。本文针对已有的资源分配策略的缺陷给出了一个通用的任务流均衡负载的算术模型，除了对任务流进行量化，使其可以动态分配以外，还可以在任务流发生变化时在满足系统最大利益的前提下最优化代价函数。另外，由于这个算术模型具有通用性，因此适用于各种资源分配的启发式搜索算法。

关键词: 算术模型 均衡负载 实时系统 任务流 启发式搜索算法 资源分配策略 并发处理 分布式系统 异构环境 研究领域 最优分配 事件驱动 动态分配 代价函数 发生变化 流控制 最优化 通用性 能力 自治