强大的计算能力、低功耗特性以及可持续增长的潜力,使得多核CPU计算平台已成为高性能计算发展的主流方向之一。然而,现有的并行离散事件仿真技术应用于多核计算平台时仍存在同步时延开销大、时间管理算法适用性不足、内存管理和数据过滤效率低等问题,难以充分发掘多核处理器的计算资源,致使仿真应用性能仍有提升空间。因此,开展基于多核计算平台的并行离散事件仿真优化技术研究,对于充分利用多核平台计算资源,提高仿真运行效率、满足复杂系统仿真时效性要求等具有十分重要的理论意义和实用价值。论文针对当前基于多核计算平台的并行离散事件仿真技术存在的主要问题,在深入分析并行仿真相关研究和多核并行化技术发展现状的基础上,对基于多核计算平台的多样本融合处理技术、时间管理算法、多线程内存管理技术以及数据分发管理兴趣匹配算法等进行深度研究,主要工作和创新点如下:（1）提出了一种基于线程同步的多样本优先级融合处理并行仿真内核。并行离散事件仿真中的时间同步机制需要频繁调用同步操作确保事件按照正确的顺序处理,这会产生大量的同步时延开销,而现有的并行仿真内核和多样本处理技术都不能利用CPU计算核心同步等待空档来进行更多的仿真计算,造成计算资源浪费。对此,论文提出了一种基于线程同步的多样本优先级融合处理并行仿真内核MSF,该内核可为多个样本提供独立的事件队列,当一个样本的某个线程处于同步等待状态时,该线程将按优先级顺序调度下一个样本的仿真事件进行处理,利用前一个样本中的同步空档来处理后一个样本中的事件。实验结果表明,MSF能充分利用线程同步空档加速多样本处理,同时处理两个样本时,相比于并行仿真内核ROSS-MT,MSF最高能取得1.96X的加速比。（2）提出了一种基于事件回滚率的自适应时间同步调度算法。不同类型的时间同步算法适用于不同的并行仿真应用场景和参数配置,能否选择一个合适的时间同步算法直接决定了仿真应用性能的优劣,而现有的仿真引擎均不支持时间管理算法自适应调度,用户往往难以为仿真应用选出一个更合适的时间同步算法。对此,论文提出了一种基于事件回滚率的自适应时间同步调度算法ATSS,通过为几个经典的时间同步算法建立时间开销数学模型,确定事件回滚率等影响算法性能的关键参数,获取判定算法性能优劣的关系式;同时,论文还提出了一个时间窗口大小自适应的有限乐观时间同步算法LOTS,根据事件回滚率自适应控制时间窗口大小以获取更优的乐观同步性能。实验结果表明,ATSS算法能从经典的保守同步、乐观同步及LOTS算法中选出一个表现更优的算法。（3）提出了一种基于内存使用模式的多线程内存管理算法。现有的内存分配器,无论是通用或多线程专用,在为并行仿真应用提供内存管理服务时或存在锁竞争或需要借助原子指令以避免锁竞争,存在较大的时间开销。对此,论文提出一种基于内存使用模式的多线程内存管理算法HMalloc,针对线程局部和共享内存不同的使用模式,从操作系统分别申请局部和共享两类内存块,局部内存采用增量分配和联合释放机制进行管理;共享内存采用基于标志位的方法进行管理,并利用缓存机制加速共享内存申请和释放过程。HMalloc无需原子指令即可避免线程锁竞争,实验结果表明,相比于现有的多线程内存分配器,HMalloc在内存申请释放速度、避免伪共享和线程锁竞争等方面优势明显,能获得10%以上的性能提升。（4）提出了一种基于快速查找增强的兴趣匹配算法。sort-based匹配算法是现有数据分发管理兴趣匹配算法中整体性能最优的,然而,无论是静态或动态sort-based匹配算法都存在较大的排序和比较开销。对此,论文提出了一个二分查找增强的sort-based静态匹配算法BSSIM和一个指数查找增强的sort-based动态匹配算法EDSIM。BSSIM采用二分查找法快速获取区域匹配关系,减少匹配过程中的排序和比较开销。EDSIM将变化区域和静态区域存放到不同的列表中,降低变化区域匹配关系更新过程中的排序和比较开销,并采用指数查找法加快匹配关系更新。实验结果表明,相比于现有的静态和动态sort-based匹配算法,BSSIM最高可获得2.3X的加速比,EDSIM最高可获得2.68X的加速比。在上述研究成果的基础上,论文设计实现了一个基于多核CPU计算平台的并行仿真支撑环境MTPSE,并通过高速公路交通仿真和民意趋势仿真应用实例对论文提出的优化技术进行综合测试,实验结果表明,相比于多线程并行仿真引擎ROSS-MT,在16核的CPU上,MTPSE最高可获得2.46X的加速比。