分布与并行仿真时间管理是保证分布与并行仿真中事件因果关系正确的重要手段,一直是分布与并行仿真领域研究的热点问题。随着仿真节点间的拓补结构和交互关系日益复杂,如何减少分布与并行仿真时间管理中,连续时间系统保守算法对通信资源的占用和离散事件系统乐观算法的回退雪崩概率,成为分布与并行仿真时间管理中的热门方向。这也是本文着重研究的问题。首先,本文介绍了分布与并行仿真的基础知识,研究和分析了连续时间系统保守算法中前瞻量的取值优化和离散事件系统乐观算法中事件回退率和其乐观性关系;分析了连续时间系统保守算法的网络拥塞问题和离散事件系统乐观算法的回退雪崩问题;研究了国内外研究现状;提出了对上述两种问题的已有解决方案的不足。第二,针对连续时间系统保守算法的网络拥塞问题,本文提出并测试了基于时间管理树的时间管理算法、基于步长代理模块的时间管理算法和基于步长代理模块的时间管理树算法。分别通过将成员与服务器的同步消息逐级传递、将成员间网络通信转化为步长代理模块间共享内存操作和二者的结合,达到减缓服务器端口负载,减少对网络通信资源的占用,从而提高仿真效率的目的。第三,针对离散事件系统乐观算法的回退雪崩问题,本文提出并测试了一种基于时戳截流坝的乐观算法和其自适应改进型。该算法将仿真事件按时戳顺序分批组合,逐批发放,在不过分影响仿真乐观性的条件下,降低仿真中回退雪崩的风险,该算法已申请国家专利。基于该算法,论文提出了基于迭代函数的坝间距自适应调整方案,以仿真时间推进效率为依据,自适应调整截流坝间距。并研究了基于HLA实现该算法的方法。最后,本文结合基于步长代理模块的时间管理树算法和基于时戳截流坝的乐观算法,设计与实现了红蓝对抗和零件加工两个模型。实验结果显示,这两类算法分别降低了仿真中的通信阻塞和回退雪崩概率,可有效对仿真时间加以管理。