当代计算科学的发展非常迅速，而在计算机理论方面也有着日新月异的突破。随着各种交叉学科的出现，计算机科学和其他学科之间的交互渗透也日益增多。在计算机理论中的并行理论、进程演算,比如传统的π演算，CCS,CSP，PETRE网等的出现为现实中的各种系统提供了非常好的形式化建模工具。以生物过程为例，很多例子都成功地通过各种形式化的工具准确地描述出了生物系统演化的过程，并且通过这些并行语言本身所具有的性质还能够推导出一些生物系统自身所可能具有的性质。后来人们意识到了单从系统的功能方面来定性分析一个系统是不够的，为了能够更好的分析这些系统，又出现了各种著名的同时兼顾数量和功能的定量演算，比如随机π演算(Stochastic π Calculus) ，以及概率进程演算（PCCS）等，这些语言的语义不仅适合分析一个系统的内部结构和特点，同时它还包括了量的概念。 本文主要分析了概率进程演算的3大模型的不足，提出了一个全新的概率进程模型—多通道概率进程模型，它主要通过引入多通道的并行操作语义来对原先的那3个模型进行了功能上的补充，然后使用这种新的多通道概率进程演算对生物中的自组装系统进行建模和分析，同时也给出了这个新的概率进程演算模型的语法和操作语义以及概率转移系统等，根据这种新模型的语法和语义分析了新的演算模型所具有的特点以及证明了它所具有的一些性质。同时也论证出这个新的模型在描述和分析具有某些特点的一类系统中具有很大的优势。文章通过运用该模型对计算生物学中比较著名的自组装（SELF ASSEMBLE）系统进行了建模以及过程分析，说明了这种新的演算具有较好的实用性质。同时对同样基于自组装的π演算模型也进行了建模，比较了这2种演算模型的特点。 文章主要分成6个部分。 第一，第二部分主要介绍了一下背景和基础知识以及目前的形式化方法的发展程度。 文章的第三部分简单地介绍了自组装系统，同时通过传统的π演算来对这个系统进行建模和分析以用来和后面的新的模型描述进行比较。 第四和第五部分定义了一种全新的概率进程演算模型，给出了它的语法和语义，概率转移系统，并证明了它的一些特点和性质。 第六部分使用了这种新的演算模型对自组装系统进行了描述，说明了这种模型是有很大的实用价值的，文章的所有描述都是围绕计算生物学中著名的自组装系统进行的。