布尔网络是研究基因调控网络的一种简单但十分有效的数学模型。在这种模型中,基因的表达状态被简化为不表达(0)和表达(1)两种状态。布尔网络模型虽然结构简单,却能反映出基因之间的调控关系以及系统的动态行为。在布尔网络模型中,吸引子代表了不同的细胞状态,吸引域的大小反映了对应吸引子的稳定性。网络建模的最终目标是设计合适的干预策略来影响系统的动态行为,使得系统能够朝期望的方向演化。这为疾病的治疗和药物靶点的确定建立了理论基础。本文主要研究了基于一位布尔函数的结构干预问题。为了避免不可预知的引起吸引子改变的干预,我们限定所有干预必须保持系统原有的吸引子。首先我们提出了一种确定合适干预位的算法。其次,由于任意一位干预仅仅改变系统的2n-ki个状态的转换,所以我们提出了一种基于网络状态空间的快速更新算法。它能够快速确定干预前后系统中各吸引子的吸引域的改变情况。仿真和真实生物网络的结果表明,该算法的时间复杂度明显优于已有的基于稳态分布(SSD)的算法。并且,它能够将目前结构干预的网络规模由15个基因扩大到25个基因。