Los sistemas técnicos de operación autónoma y los sistemas adaptativos tales como los sistemas mecatrónicos son aplicaciones dinámicas capaces de ajustarse a condiciones de operación cambiantes. Típicamente, estos se encuentran en sistemas distribuidos de tiempo real y requieren de un alto grado de flexibilidad en control. Además tratan con la variación de parámetros extrínsecos que causan condiciones de cambio para los periodos y los tiempos de ejecución de los cómputos de fin-a-fin. Como consecuencia la reasignación de tareas a procesadores puede ser necesaria. En la presente tesis, se propone la optimización del costo de reasignación de tareas para diferentes configuraciones del sistema. Se consideran procesadores idénticos y uniformes, la arquitectura de bus común y la arquitectura de arreglo lineal de procesadores. Se introducen funciones que miden el esfuerzo de realizar la reasignación de tareas a procesadores para cada modelo. Se proponen y analizan algoritmos óptimos y heurísticas. Además, se concluye que las heurísticas propuestas encuentran soluciones factibles para sistemas críticos de tiempo real y presentan un equilibrio entre el tiempo de ejecución y la calidad de la solución.Autonomously operating technical and adaptive systems as in mechatronics are dynamic applications that are able to adjust to changed operation conditions. Typically they are realized as distributed real-time systems requiring high flexibility in control. They have to deal with varying extrinsic parameters that cause changing conditions for the frequency and the run-times of the end-to-end computations. As a consequence, re-allocations of tasks to hosts will become necessary. In this thesis, we focus on the optimization of the task re-allocation cost for different system configurations. Identical and uniform hosts, the common bus architecture and linear array of hosts are considered. Re-allocation cost functions that measures the effort of realizing a re-allocation of computational tasks to hosts are introduced for each model. Optimal algorithms and heuristics are proposed and analyzed. And we conclude that the proposed heuristics presents feasible solutions for critical real time systems and tradeoff between the execution time and suitable cost can be found.