集成电路的不断发展，SoC已经成为电子系统设计的主流，软硬件的划分又是其中的一个重要部分。 软硬件划分是一个多目标优化问题，单目标优化算法已经不能胜任此项工作。本文基于多目标优化的遗传算法，对从任务级进行抽象建模所得到的系统模型进行软硬件划分。将Pareto最优概念与多目标优化问题相结合，应用于遗传算法中，兼顾了系统面积，功耗，成本等参数的优化，克服了单目标遗传算法的归一化参数难以确定、优化结果单一性的诸多弊端。 为了提高遗传算法的收敛速度和改善解集分布情况，本文对多目标遗传算法在Pareto非支配集生成和新群体的构建算法上做了改进，提高了运算速度，并且保持了群体的多样性。 最后，本文通过具体实验验证了经过改进后的算法，在收敛速度和解集分布中都得到了比较好的效果。