随着互联网的迅速发展，网络规模急剧增大，结构日趋复杂，大规模网络已经成为网络研究的热点。网络模拟能够研究复杂网络行为，评价尚未实施的网络协议，具有成本低，易使用、模拟真实性较高等优点，因此网络模拟得到了广泛的应用。大规模的网络模拟需要巨大的计算开销，由于硬件资源的限制，单机模拟已经无法满足大规模网络模拟的需求。并行离散事件模拟技术已经成为研究大规模网络模拟的重要手段。并行网络模拟的一个重要的研究内容是如何合理的分配模拟任务，保证负载均衡，以减少模拟运行时间，降低模拟资源消耗，进而提高模拟性能。并行网络模拟的任务分配通常采用拓扑划分的方式来实现，本文致力于研究并行网络模拟中的拓扑划分及其评价方法，主要内容包含如下三部分：第一，本文从并行离散事件模拟机制出发，综合分析了影响模拟性能的各种因素，并进行归纳分类，它们包括模拟软硬件环境、模拟任务和拓扑划分结果。受拓扑划分影响的因素主要包括负载均衡因素、远程通信开销因素和同步周期因素。第二，目前的任务划分方法仅从影响模拟性能的部分因素出发，本文采用基于图的划分算法，对模拟效率的提高有限，而且缺少评价拓扑划分结果优劣的方法。鉴于此，以模拟运行时间为评价拓扑划分结果优劣的标准，提出了计算负载均衡因素、远程通信开销因素和同步周期因素对模拟性能影响程度的方法，建立了基于模拟运行时间的拓扑划分评价模型。使用PDNS模拟器进行DDoS模拟，对比模型计算值与实验值，发现二者误差在5%~10%之间，验证了模型的准确性；以METIS算法和子网消减划分算法为例进行评价，发现METIS算法评价值比子网消减算法高约13%，与实验结果相符，验证了模型的有效性。第三，鉴于METIS等图划分工具存在易陷入局部最优的不足，本文提出并实现了基于时间消耗评价的拓扑划分优化方法，该方法以拓扑划分评价模型为指导，从负载均衡因素、远程通信开销因素和同步周期因素三个方面对METIS的划分结果进行了优化，解决了局部最优的缺陷。实验结果证明，该方法能够有效地提高并行网络模拟性能，平均约为20%。