针对我校在自主研发智能型航海模拟器的过程中所遇到的技术瓶颈问题，即当服务器同时运行5条目标船的避浅避礁算法时，其计算能力已达到极限，处于卡死状态，本文提出在海图数据再组织的基础上，采用计算机并行算法执行多条目标船的避浅避礁来有效解决该问题。同时，针对现有的避浅避礁模型在实际应用中存在的局限性，本文在原有计算模型的基础上进行了实用性优化研究，使其更加符合实际需要。主要研究工作如下：（1）再组织S57海图数据。为了节省计算资源，满足海图检索的需要，本文对读到内存中的S57海图数据进行了再组织，即采用链表的数据结构组织海图数据的点、线、面。（2）优化避浅避礁模型。本文对避浅避礁模型在实用性方面进行了优化，在模型中加入外界自然条件（风、流、浪等）和船舶自身运动参数（船舶吃水、船体下沉、纵倾）对船舶安全航行的影响。为方便后期并行化设计和提高算法效率，对避浅避礁决策进行了并行优化。（3）提出了采用TBB并行算法解决计算速度不能满足实际需求的问题。本文根据（1）、（2）所做的工作，分析TBB并行算法模板库的特点，结合海图数据再组织的数据结构，选择TBB:parallel_while算法来实现避浅避礁算法并行化设计。（4）在基于电子海图系统所搭建的单机版避浅避礁仿真测试平台上，进行自动避浅避礁模拟实验，分别对串行算法和TBB并行算法的实验结果进行分析比对，验证了TBB并行算法的可行性，且在多目标船的情况下，执行效率优于串行算法。