这篇论文以若干不同类型的倒向随机微分方程以及其应用为主要研究内容,包含了第二章,我们减弱了Peng和Yang [76]这篇文章中生成子的条件,得到了延迟倒向随机稳分方程解的存在唯一性、比较定理以及这类方程的LP解。在求Lp解的过程中,和[21]中求Lp解的方法比较,我们运用更直接的Picard迭代方法。第三章中,我们研究了非Lipschitz条件下带跳的延迟倒向随机微分方程,获得了这种方程和带跳的延迟随机微分方程之间一种新的对偶关系,存在唯一性定理,比较定理及其这类方程的一种新的变形方程。第四章中,我们研究了重反射广义延迟倒向随机微分方程,得到了这种方程解的存在唯一性定理和带有可加扰动解的稳定性,同时通过这种方程解的存在唯一性,我们得到带有泛函障碍的重反射广义倒向随机微分方程解的存在唯一性以及把这类带有泛函障碍的重反射广义倒向随机微分方程运用到一个最优停时问题。最后一章,我们把均场倒向随机微分方程,重倒向随机微分方程和反射倒向随机微分方程结合起来,研究了均场反射重倒向随机微分方程,得到解的存在唯一性和比较定理,并且通过这种方程的比较定理得到了这类方程的最小解和最大解。在求最小解和最大解的过程中,改变了通常要求倒向随机微分方程的生成子满足连续性条件和线性增长的条件,在生成子非连续和生成子满足类似线性增长的条件下,我们得到了这种方程的最小解和最大解。特别地,我们修改了[28]中引理3.1的第（V）条证明中的一个小瑕疵,我们将生成子的线性增长性换成一种类似线性增长性后,这个小瑕疵就可以得到解决。在这种方程中,生成子如果满足通常线性增长条件,将得不到方程的最大解和最小解的结论,当我们把f的线性增长性条件改变后,运用一种不同的证明方法就可以避免这种瑕疵。具体的[28]中引理3.1的小瑕疵及解决方法将在本文主要内容中详细说明。