并行测试主要目的就是提高测试系统运行效率,多个测试任务同时运行,降低设备闲置时间,系统资源得以有效利用。并行测试中的任务调度的优化是并行测试技术的核心问题,建模和分析是Petri网的独有特点,且能很好的描述系统的冲突、共享、并发、互斥和不确定性,运用于并行测试系统是一个很好方案。基于Petri网理论的研究,选择了时间Petri网作为建模工具,时间Petri网将时间约束映入到变迁中,把时间作为任务调度效率的评测参数,广泛用于任务调度和时间分析。把测试任务分解,建立任务相关图,根据算法建立对应时间Petri网模型。为了克服各个算法中存在的不足,将遗传算法和粒子群算法相结合,充分利用智能算法的智能化特性,首次将GA-PSO算法引入到时间Petri网模型的训练中,时间作为变迁约束参数,对任务调度的变迁序列进行优化,以便快速的求得最优调度方案。仿真结果表明,本算法能够很好的针对实际调度任务以较大的收敛概率快速地收敛,且比遗传—蚁群算法效果更好,最终得到最理想的优化变迁序列。