随着自然计算领域的不断发展，各种模拟生物系统的算法被提出并应用于现实生活中。在自然计算蓬勃发展的前提下，模拟人类细胞生命功能的计算模型——膜计算被提出，该算法是自然计算中的一个新分支。膜计算的主要计算模式是根据细胞的结构、功能建立模型，在通过将活细胞的结构及功能抽象成形式化的过程中，并将各个进程进行综合，从而得到了膜计算的计算模式，具有极大非确定性、并行性以及分布式等显著的特点。通过众多研究可以发现，在理论上膜计算的计算能力与图灵机等同。目前膜计算研究领域受到了大量研究者们的关注。研究者们运用各种数学工具对膜计算进行理论方面的研究，从而提出了多种类型的膜计算模型，并且利用膜计算的优势，将其应用到各个领域，其中膜计算在优化领域的应用就是它的一个重要方向。　　本文所提出基于酶因子的膜计算优化方法（BCMC算法）是受到生物酶对生物系统运作具有重要影响的启发，在一般膜计算优化方法的基础上改进了基本的交流规则，意在解决设置确定的交流对象而引起的这种交流过程中的缺陷问题。该算法在标准膜计算的基础上运用催化因子，它与进化对象的自适应值有关，通过控制膜与膜之间交流对象的个数，使膜与膜之间交流对象个数依据膜内环境情况的变化而改变，即如果膜内部的平均适应度值相比于膜内个体的适应度值偏大，则减少该膜交流对象的个数，反之，则增加。本文中的BCMC算法具有4层并行膜，使用了选择规则、改进的交流规则等规则。采用了9个比较具有特点（如局部极小点多等）的测试函数来进行测试寻优，并与遗传算法的结果进行对比。　　FPGA(FieldProgrammableGateArray)，即现场可编程门阵列。由于FPGA具有并行特性，本文采用了FPGA对BCMC算法进行硬件实现。首先建立随即地址模块、控制模块等总控模块，其次对BCMC算法中的各种进化规则进行模块划分，主要有选择模块、交叉变异模块，最后划分出初始对象模快、适应度值计算模块和最优输出模块。本文采用VHDL语言对硬件进行描述来实现各个模块的功能，在QuartusⅡ8.0进行电路时序的仿真及RTL级电路的仿真。　　结果发现具有酶因子的膜计算优化方法具有求解速度更快，求解更加精确、求解更加稳定等特点。