在用蒙特卡罗方法解小概率问题时，由于事件发生概率很小，必须大量抽样，由此带来的巨大计算量需求常常是无法接受的，并且小概率事件往往对结果影响却很大，不能充分抽样这些事件，就无法得到正确的结果。目前核技术研究中的很多问题，如工业CT物理设计，反应堆屏蔽设计等都属于小概率大贡献问题，解小概率大贡献问题的困难极大限制了蒙特卡罗方法在这些问题中的应用。现有的一些提高蒙卡方法计算效率的算法如区域分裂/轮盘赌方法，指数变换方法等都只能在一定程度上缓解计算困难，目前世界公认最好的权窗方法也存在很大的局限性，无法真正解决小概率大贡献问题。 该文提出了一种计算粒子输运问题的自动重要抽样方法，该方法能在计算过程中自动得出重要性函数，同时使用生成的重要性函数进行粒子输运，自动实现重要抽样，极大的提高了计算效率，成功解决了MC方法解小概率大贡献问题时存在的困难。计算效率比权窗方法还要高出2～3个量级，比蒙卡直接模拟更要高得多，并且屏蔽越厚，概率越小，方法的优势越显著。关于自动重要抽样方法的研究是该论文的创新之一。点通量计算是一类特殊的小概率大贡献问题，也是蒙卡方法解粒子输运问题最常用的计数方法之一，但目前还没有令人满意的计算方法。该文根据点通量计算的本质特征，将点通量计算问题表示为δ函数的计算问题，并通过δ函数展开，提出了包含目前已有的NEE方法和碰撞概率方法在内的六种计算点通量的期望估计方法。在其中的双方向期望估计方法基础上，通过一系列数学变换，成功做到同时消除估计量中的无界因子和e指数因子，由此得到计算点通量的指数偏倚抽样方法。实际问题计算结果表明，使用指数偏倚抽样方法计算点通量，计算效率比NEE方法提高3个量级以上，很好的解决了点通量计算问题。关于点通量计算新方法的研究是该论文的另一项创新。 在论文的第五章中，专门开发了包含两种新算法的NMMC程序，并选用6个实际问题对上述两种新算法进行检验，计算结果充分证明了新算法的正确性和对计算效率的极大提高，说明新算法完全适用于各类粒子输运计算问题。该论文的工作将使蒙特卡罗方法在粒子输运问题中的应用向前推进一大步。