一个生物体在其死亡前，身体机能随着时间的变化而稳定衰退的过程即为老化。由于传统生物试验方法的局限性，老化试验同其他试验相比难以得到明确的结果，并且试验很难再现。所以一段时间以来很多物理学家加入到这一领域，像人们利用遗传算法和神经网络这些从自然界中得到灵感的计算技术解决其他问题一样，物理学家们开始试图利用统计物理的知识来解决生物学领域的问题。 1952年Medawar(梅达沃，巴西生物学家)提出了生物衰老的突变积累理论，即衰老是由有害突变和自然选择组成的热力学平衡的结果。1995年T.J.P.Penna根据这一理论提出了Penna模型。模型用字节串来代表生物个体基因，引入了一些生存、死亡和繁殖机制来模拟种群的繁衍变化。该模型在解释生物界中的某些现象上取得了很大的成绩，己经成为解释生物老化问题的最主要的MonteCarlo模拟手段之一。但是由于目前对双倍体Penna模型的动力学性质研究的不足及模型的Verhulst因素固有的缺陷，限制了Penna模型在有性繁殖物种进化方面的应用。因此本文对双倍体Penna模型作了进一步的特性研究及模型改进。 文中首先对Penna模型的无性和有性形式以及模型的各种应用进行了综述，并介绍了模型研究的发展现状。之后本文针对有性繁殖的双倍体Penna模型进行了详细地MonteCarlo模拟研究，得出了几个较为重要的结论，如在较小的生育比例的情况下有性种群可以避免基因溶解的情况的发生，以及在生命晚期起作用的显性疾病遗传基因元是导致种群在生命晚期某些年龄上出现死亡高峰的主要原因等。最后本文对双倍体Penna模型进行了三个主要的改进：(1)增加一组独立的非时间序基因组，(2)第一次在Penna模型中使用了有表现度和适应度排序的三种基因元，(3)把环境死亡因素修改成为为基因适应度作用下的Verhulst死亡因素。通过对改进模型的模拟计算，得到了科技进步是导致人口膨胀的原因，及短时间内多次环境巨变可能导致物种灭绝等符合实际的结果，证明了这些改进增强了环境因素对种群进化的影响。 这些研究结果可以丰富并加深人们对生物老化的Penna模型的认识和理解，在一定程度上拓宽了模型的应用范围。