一切生命活动的基础是细胞,细胞的活动构成一套精密而复杂的化学反应网络。因此研究这些相互作用的化学反应网络已成为系统生物学研究中的一个重要课题。为了研究复杂化学反应的动力学特征,需要对生反应系统进行建模和仿真。由于细胞内的化学反应都具有随机性和离散性,这就使得我们在建模过程中注重“微观离散随机”的模型。　　具有代表性反应的算法(Representative Reaction Approach,RRA)的提出为研究生化反应系统开拓出了一个新的研究方向,它主要的思想是以反应2A?B代表整个生化反应系统中所有的反应。本文在RRA算法基础之上,提出“最后所有可能步进的RRA算法(Final All Possible Step RRA,FAPS RRA)”。该算法改变了RRA算法的数据收集方式,目的是在不失RRA算法精度的前提下,减少模拟的运行次数,结果表明在相同精度的前提下,FAPS RRA算法比RRA算法的模拟运行速率有显著的提高。　　时滞是生化反应系统中普遍存在的现象,如基因转录和mRNA翻译等都不是立即发生而是经过一段时间后才发生反应。Barrio等人与 Cai提出的精确时滞随机模拟算法(DSSA)均用来解决含时滞的生化反应系统中的动力学问题。由于DSSA每次只能模拟一个反应事件,模拟生化反应进程时速率过低。本文在现有RRA算法的基础上进行拓展,将其应用到含时滞的生化反应系统中,提出了时滞生化反应系统中RRA算法(DRRA)。仿真实验表明:与DSSA算法相比较,我们提出的DRRA算法在模拟含时滞的生化反应系统时更为有效与实用。　　考虑到生化反应系统中时滞反应与非时滞反应可能同时发生反应,Bayati提出了含时滞的加速随机模拟算法(D-leaping)。该算法是通过对时滞生化反应系统建立一个以时滞的等待序列为主体的四元结构体,来有效地模拟时滞生化反应系统。在实际运行中,为了得到可靠的统计特性,往往需要对大量的模拟做平均。文中我们提出模拟时滞生化反应系统的加速随机模拟算法,称为“最后所有可能步进的加速算法(DFAPS-leaping)”。该算法没有改变D-leaping算法的模拟过程,却减少了需要运行的次数,比D-leaping算法更有效。数值结果表明,提出的算法能广泛应用到各种时滞生化反应系统中,并与已有算法相比其效率有显著提高。