目前，随着多核处理器的迅速发展，单核时代已经成为历史，尤其是由多个多核处理器组成的多处理器系统，更是为应用软件性能改善提供了硬件基础。然而我们的软件却大多停留在单核时代，并没有充分利用多核多处理器架构所带来的优势，对自身性能加以提升。对现有软件的改进以及并行程序的开发势在必行。因此与多核技术相结合，把过去串行化的程序并行化将能充分利用多核多处理器的性能优势，提高程序的效率。　　 现今，游戏产业也是迅猛发展，在多核多处理器架构的PC上应用很广泛，然而现在的很多游戏没能充分发挥多核多处理器架构的优势。本文以棋类游戏中的五子棋和球类游戏中的足球作为例子，对这两个游戏的两种经典AI算法-博弈树搜索算法和遗传算法进行并行化研究。　　 有关提高树搜索算法的性能的研究，一直以来都是学术界的热点问题，新的算法层出不穷。而研究树搜索算法最重要的实验温床是在研究如何在二人棋类游戏中找到最优解，即游戏树的搜索。白上世纪90年代以来，学者和研究员们对于树搜索算法的研究转向了并行化并提出了数量众多的并行树搜索算法。同时，遗传算法在人工智能中发挥了重要作用，遗传算法的并行化研究也日趋重要。我国有关遗传算法和并行计算的研究，从20世纪90年代以来一直不断地发展，特别是近年来，遗传算法和并行计算的应用在许多领域取得了很好的效果，成就瞩目。　　 本文首先分析了多核多处理器架构的特点，提出了线程绑定到核的并行技术。在此基础上对博弈树搜索算法中的Alpha-Beta剪枝搜索算法和遗传算法进行了并行化研究，并分别在五子棋游戏和足球游戏中对这两个进行了实现和验证。最后，论文对多核多处理器结构下的PLCN模型进行了进一步的研究，对其适应范围作了描述。