DNA计算具有高并行、高存储密度、低耗能、计算速度快等优点，许多用传统计算机无法解决的NP问题大都可用DNA计算予以解决。近年来人们提出了许多DNA计算模型，如粘贴模型、剪接系统模型、分子瓦自组装模型等，其中DNA计算自组装模型以其简单易行得到许多专家学者的重视。DNA计算自组装模型是通过DNA分子间的相互配对组装成特定的结构来完成计算的。它是DNA计算、Ting理论和DNA纳米技术的一个有机组合，在解决NP完全问题上具有天然的优势。本文以DNA计算中的自组装模型为核心，NP问题为主要研究对象，用DNA自组装模型对两个NP问题进行了求解。本文的主要内容：　　首先，在介绍DNA背景知识的基础上，阐述DNA计算在信息安全领域中的应用，分析了目前已提出的基于DNA计算的密钥搜索方案，讨论了DNA计算在信息加密、信息隐藏及认证等方面的应用。认为现有DNA计算模式虽然不能对传统密码学构成真正的威胁，但为信息安全带来了新的机遇和挑战。　　其次，研究了DNA计算的核心问题——编码问题：一个受多约束条件约束的多目标优化问题。粒子群优化算法规则简单且易于编程实现是处理多目标优化问题的重要工具；遗传算法具有鲁棒性，特别适于处理非线性问题，常被用于搜索更好的DNA编码序列，但遗传算法容易产生近亲繁殖出现早熟而陷入局部最优。本文提出了一种基于改进的粒子群遗传算法的DNA编码序列优化方法，它将改进的粒子群算法作为基本遗传算法的一个重要算子。仿真结果表明该混合算法性能良好。　　再次，在研究DNA计算自组装模型基础上，将其应用于求解0-1背包问题和最大团问题。作者分析了0-1背包问题的约束条件，并将它们转化为两个基本操作：“加法”和“减法”，还给出了求解0-1背包问题的非确定性实现方案，理论上该方案可在多项式时间内求解此问题。最大团问题是一个经典的图论问题，其目标是找出给定图的最大完全子图。本文设计了一种新的运算规则和一些计算Tile，实现了对该问题的求解，为进一步研究最大团问题提供了一种新思路。　　回顾DNA计算研究进展，DNA计算研究及应用还处于探索阶段，在理论和实现上都还需要继续做大量的深入的研究。