《多核CPU环境下小生境混合遗传算法的研究》这篇文章主要探讨了如何在多核CPU环境下优化遗传算法，以克服其早期收敛和局部搜索能力不足的问题。作者提出了一个结合小生境思想和改进的模拟退火操作的混合遗传算法，旨在同时实现全局搜索和局部探测。
遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传原理的优化方法，它通过模拟生物进化过程来解决复杂问题。然而，遗传算法在解决某些问题时容易出现早熟收敛，即在早期迭代阶段就找到了局部最优解，而无法进一步探索全局最优解。为了解决这个问题，文章引入了小生境的概念。小生境是遗传算法中的一个策略，通过创造多个独立的搜索空间，每个空间内保持一定的多样性，防止种群过早同质化，从而增强算法的全局搜索性能。
此外，文章还采用了模拟退火算法（SA），这是一种启发式搜索技术，借鉴了固体退火过程中能量状态变化的物理模型。模拟退火算法在局部搜索时允许接受次优解，以跳出局部最优，增加了寻找全局最优解的可能性。将模拟退火操作与遗传算法相结合，可以进一步提高算法的全局优化能力。
针对遗传操作和模拟退火操作的并行性，作者设计了并行计算形式，利用OpenMP库进行线程化处理，以充分利用多核CPU的计算能力。通过解决旅行商问题（TSP）实例，实验结果表明，该并行算法的有效性，随着问题规模的增大，加速比和计算效率显著提高。
总结起来，这篇文章主要研究了如何在多核CPU环境下通过小生境混合遗传算法和并行计算技术提升优化性能。这种算法设计考虑了遗传算法的全局搜索和局部探测，并利用多核处理器的并行计算能力，提高了算法的收敛速度和解决方案的质量，对于优化问题的求解具有重要的理论和实践意义。
