大气中的可吸入颗粒物是危害人体健康的主要因素之一。近年来,随着对气溶胶的深入研究,人们逐渐认识到细微粒及超细微粒对人体健康的影响。大气中气溶胶颗粒物由于粒径较小,吸附有害物质多,逐渐成为威胁人类健康的巨大隐患。因此,系统地研究气溶胶微粒演变规律具有十分重要的意义。通过一般动力学方程(GDE)研究气溶胶动力学为当前的主流,但由于一般动力学方程为一强非线性微积分方程,至今仍未获得完全意义上的解析解。目前常用的研究方法包括分区法,矩方法及蒙特卡洛法均有其各自的优点及缺陷。使用算子分裂技术,可以得到兼顾精度和效率的算子分裂蒙特卡洛法(Operator Splitting Monte Carlo,OSMC)。本文的研究也是基于此,并在此基础上选择权重流算法(Weighted Flow Algorithms,WFA)及Tau-Leaping算法,通过编写Fortran程序对其进行了优化,并将模拟结果进行了对比。首先,本文应用权重流算法,对计算粒子赋予不同的权重使之代表不同数量的实际颗粒,对气溶胶动力学演化较为重要的粒子进行加密而相对不重要的粒子变疏,从而提高计算的精度。将权重流算法的模拟结果与理论解及经典蒙特卡洛算法进行对比,验证了算法的正确性,并对算法方差部分进行了理论分析。权重流算法在预测大粒径处的粒子较蒙特卡洛算法方差更小,且得到高阶矩的结果更为准确。接着,本文应用Tau-Leaping算法,对OSMC进行优化。通过在运算中“跳跃”指定的时间,以期增加其计算速度。模拟结果表明算法能够有效的提升OSMC的计算速度,但会牺牲一定的计算精度。模拟中发现,随着跳跃步长的增加,花费的时间降低,但计算的误差也呈线性增加,且计算花费时间与跳跃步长的倒数呈显著正比关系。本文的研究成果,对增加蒙特卡洛法求解气溶胶中一般动力学方程的速度与精度,理解各算法中的方差与计算速度,都具有一定的意义。