通常人们用米氏方程描述生化系统,但要有效求解由此产生的复杂非线性稳态优化问题往往需开发高效的非线性优化求解器。然而此项工作并不容易实现,因为生化系统的稳态优化问题往往是非凸的非线性规划问题,这类问题的全局最优解一般很难得到,因此有必要建立与其特点相适应的优化方法。本文在GMA系统建模框架下研究了生化系统的稳态优化问题。针对该类问题的特点,提出了一种可求其最优解的几何规划算法。本文研究的主要内容和取得的结果如下:1、针对基于GMA系统框架下生化系统的稳态优化问题,首先应用等价变换将其转化为一个与其等价的符号几何规划问题;然后应用凸化技术将所得符号几何规划问题转化为一系列的标准几何规划问题,从而得到了一种可以求解生化系统的稳态优化问题的几何规划算法。2、为了说明本文几何规划算法的有效性,将该算法应用到色氨酸生物合成系统和酿酒酵母厌氧发酵系统的稳态优化问题中。数值实验结果表明,本文提出的优化算法可以收敛到真正的系统最优解。与已有的几何规划方法相比,本文提出的几何规划算法具有快速获得生化系统最优解的优点。