随着进化计算的迅速发展和普及，进化计算领域的分支——遗传程序设计的研究在90年代后达到了高潮。遗传程序设计算法是根据生物学原理对个体(计算机程序)进行生物学意义上的优胜劣汰操作，最终得到性能较好个体的一种进化算法。 目前，遗传程序设计算法理论已基本成熟，在多个领域应用得到应用——如模式识别，专利自动发现、电路设计等。由于遗传程序设计算法具有内在并行性，对遗传程序设计的并行化研究也在进行中。 遗传程序设计并行化的研究主要集中在并行策略研究和通用并行系统研究两个方面。随着应用的不断普及、问题规模不断增大，急需提供遗传程序设计的计算效率，需要采用并行化的遗传程序设计方法。并行遗传程序设计最大的特点就是提高求解速度及更好的搜索全局最优，本文把使用在遗传算法中的小生境策略引入了并行遗传程序设计，建立了基于小生境的并行遗传程序设计系统。 本文在以下方面进行研究，以解决在遗传程序设计领域里的求解速度较慢和早熟(容易陷入局部最优)两个问题。 1．充分利用遗传程序设计的并行性，在此基础上融合现有的大量串行系统，提出一个基于现有串行系统的并行遗传程序设计系统； 2．把小生境技术应用到并行系统中，提出基于小生境的域并行模型及迁移算法； 3．结合并行遗传算法模型和自适应策略，提出了融合自适应策略的遗传程序设计并行模型。 本文的实验结果也表明了本系统具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 目前对于并行遗传程序设计的研究，由于实验条件不充分，国内还开展的很少。本文的研究意义在于通过复用现有的串行系统，设计出基于小生境的并行遗传程序设计系统。