RNA分子是由四种碱基聚合而成的单链核酸分子,不仅是一种重要的遗传物质,还被用于求解复杂组合优化问题。由于碱基互补,单链RNA分子能折叠成不同结构,这些二级和三级结构决定了RNA分子的功能。因此,准确预测RNA结构是生命科学,计算机科学等学术领域的重要研究课题。目前,国内外科学家已经提出比较序列法、最小自由能算法和启发式算法等各类方法来预测RNA二级结构。然而,比较序列法和最小自由能算法都无法预测含假结的RNA二级结构,该问题也被证明是一个NP完全问题。因此,设计求解含假结的RNA二级结构预测问题的算法具有重要的意义。本文对含假结的RNA二级结构预测问题进行了深入的研究和分析,主要研究工作在如下两个方面:第一,针对指数级碱基配对解空间,传统互补配对效率低,进化算法难以收敛的问题,提出一种基于进化策略的RNA二级结构预测算法,将问题转化为连续碱基对的01背包问题,极大的提高解空间的搜索效率。通过Pseudo Base数据库的RNA序列算例进行测试,并与RNAfold、RNAStructrue、Cylo Fold、TT2NE和IPKnot等先进算法进行了比对,实验结果证实了本文提出的进化策略算法的有效性和可靠性。第二,针对传统基于自由能的单目标优化算法容易陷入局部最优的问题,本文提出一种基于多目标进化策略的RNA二级结构预测算法,同时优化总碱基配对数和总茎区数量这两个相互冲突的目标,得到一组相互非支配的帕累托最优解集,极大的提升算法在解空间搜索的多样性。最后,利用近邻热力学参数,计算Pareto前沿中候选解的自由能,具有最小自由能的解就是最稳定的RNA二级结构。最后实验结果表明,多目标进化策略算法较进化策略算法在预测长链RNA序列时的预测性能有所提升。