一切生命活动的基础是细胞,而细胞活动构成了一套精密、复杂的化学反应网络。当前系统生物学中的一个重要课题就是研究化学反应网络之间的相互作用。为了研究生化反应系统特有的性质,需要对这些复杂的系统建立仿真的数学模型。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。生化反应系统中普遍存在的现象是反应过程中含有时滞,如基因转录和mRNA翻译等。这些反应的生成物都不是立即生成,而是经过一段时间后才生成。精确的时滞随机模拟算法(DSSA)可以用来模拟含时滞的生化反应系统,但是DSSA每次只能模拟一个反应事件,造成模拟生化反应进程的速率过低。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。时滞反应与非时滞反应在生化反应系统中可能会同时发生反应,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,为了得到有效的数据,需要平均大量的模拟结果,这样导致该算法的速率降低。为解决这一问题,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算法的运行速率更高。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运行效率有明显提高。