随着人类基因组测序完成,破译基因信息和获取生物分子的功能成为了后基因时代的重要任务。RNA分子空间结构(三级结构)特征在很大程度上决定了分子的功能性质,RNA一级序列已经测得,但是想要通过一级序列直接获取RNA的三级结构基本上不可能,二级结构是它们之间的必经阶段,因此RNA二级结构预测是生物信息学研究的重点之一。本文将茎区作为RNA二级结构的基本单元,对RNA二级结构的预测算法进行研究。首先,本文从智能优化算法着手,在蚁群算法与禁忌搜索算法结合成的混合优化算法基础上,提出一种RNA二级结构预测算法HTARP。该算法以茎区作为无向图的点,茎区间非自由共存的关系为边来构造无向图；并且在同时吸收了蚁群算法局部搜索能力强和禁忌搜索算法全局最优的特点后,将茎区自由能作为权值导向,通过求解权值无向图的极大独立集来搜索自由能最小的茎区组合,从而实现RNA二级结构的预测。对真实的RNA序列进行实验,结果表明该算法对RNA二级结构的预测是有效的。对图论中的关系理论知识做更深入的研究后,本文接着将关系理论应用到RNA二级结构的预测上,提出一种基于拟序集的预测算法QuasiRP。将茎区作为节点,茎区间的自由共存关系作为的边进行构造的有向图是整个算法的图论基础。算法将RNA二级结构的预测问题转化为了有向图中极大链寻找的问题,并使用拟序关系进行了求解。最后,采用了不含假结和含假结的真实数据集对预测方法进行了实验,并将实验结果与RNAStructure软件、PKnotsRG软件以及GS算法的预测结果进行了比较。实验结果表明了该方法对大部分序列的预测都是有效的,并且在预测精度比较好的基础上降低了时间复杂度。