Um dos principais desafios da ciência da computação é conseguir que um computador execute uma tarefa que precisa ser feita, sem dizer-lhe como fazê-la. A Programação Genética (PG) aborda este desafio a partir de uma declaração de alto nível sobre o que é necessário ser feito e cria um programa de computador para resolver o problema automaticamente. Nesta dissertação, é desenvolvida uma extensão do modelo de Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ) com melhorias na eficiência e eficácia na busca de soluções. Para tal, primeiro o algoritmo é estruturado em um sistema de paralelização heterogênea visando à aceleração por Unidades de Processamento Gráfico e a execução em múltiplos processadores CPU, maximizando a velocidade dos processos, além de utilizar técnicas otimizadas para reduzir os tempos de transferências de dados. Segundo, utilizam-se as técnicas de Visualização Gráfica que interpretam a estrutura e os processos que o algoritmo evolui para entender o efeito da paralelização do modelo e o comportamento da PGLIQ. Na implementação da paralelização heterogênea, são utilizados os recursos de computação paralela como Message Passing Interface (MPI) e Open Multi-Processing (OpenMP), que são de vital importância quando se trabalha com multi-processos. Além de representar graficamente os parametros da PGLIQ, visualizando-se o comportamento ao longo das gerações, uma visualização 3D para casos de robôtica evolutiva é apresentada, na qual as ferramentas de simulação dinâmica como Bullet SDK e o motor gráfico OGRE para a renderização são utilizadas.