近年来,建模仿真技术由于模拟真实世界的能力受到了越来越多的关注。随着现实系统的复杂度和规模的提高,仿真系统需要更高的计算能力。并行离散事件仿真(Parallel Discrete Event Simulation,PDES)是一个将并行计算与建模仿真集成的重要技术。时间同步算法是PDES的核心,它决定了仿真的正确性和效率。现阶段主要有两类解决同步问题的同步算法,一类是保守同步算法,该类算法的主要思想是每个LP都严格按照时间戳顺序进行事件处理。另一类是乐观同步算法,该类算法的主要思想是不严格避免因果关系错误的发生,如果错误在处理过程中被检测出来,那么采用一些机制使仿真系统从错误中恢复过来。传统的保守同步算法,像CMB(以提出者名字简写命名)空消息算法,使用空消息来同步逻辑进程(Logical Process,LP)之间的状态、避免死锁的发生。广义上,仿真模型可分为连续模型、离散模型和混合模型三类。这三种模型对应的仿真分别称作连续仿真、离散仿真、混合仿真。混合仿真系统是一类既包含连续模型又包含离散模型的仿真系统,在这个系统中,LP的状态是随着时间的推进而改变的。模型帧周期相差较大的情况在混合仿真系统中普遍存在,但对于这种情况,现在的保守同步算法并没有完全地发挥作用,仿真过程中会产生大量的消息,导致仿真效率低下。本文首先总结了前人对于保守同步算法的相关研究工作,然后从上述问题出发,提出了一种针对模型帧周期相差较大情况的空消息改进算法。该算法基于传统的CMB空消息算法,优化了原有的消息发送和消息接收机制,明显地减少了消息的数量。经实验证明,在模型帧周期相差较大的情况下,本文提出的改进算法比传统的CMB空消息算法具有更好的性能。