多亲遗传算法是一种启发式搜索算法，它的发展时间并不长，但已经初步成功地应用到了一些函数优化问题、组合优化问题中，包括许多NP完全问题。多亲遗传算法与传统遗传算法不同的是：多亲遗传算法对传统遗传算法的交叉算子进行了改进，多亲遗传算子将由多个母体(大于2个)参与交叉产生新个体。目前，多亲遗传算法已越来越引起了不少国内外专家和学者的关注，而且已出现了一些有价值的研究成果。 本文首先较全面系统地分析了目前国内外研究者在多亲遗传算法方面所进行的研究工作和所取得的研究成果；为了加快算法的收敛速度，提出了基于共享存储器的多亲遗传算法。其中共享存储器一方面保留了当前优秀个体，另一方面为多亲交叉算子提供优秀母体，这在一定程度上提高了算法的性能。同时，我们对该算法的并行实现进行了研究和探讨。文章的最后，将多亲遗传机制应用到多目标优化问题中，并取得了很好的实验结果。