DNA分子计算是以DNA分子作为“数据”,以DNA的生化反应作为“信息处理工具”的计算模式。自1994年Aldeman成功利用DNA分子求解了七个结点的哈密尔顿路径问题后,DNA分子计算以其海量的存储能力和高度并行计算能力等优势,为求解NP难题提供了一种新的解决方法。DNA计算的发展依赖于当前生物技术的发展水平。目前各种DNA计算模型都是针对特定问题而建立的特定计算模型,很难不做修改或少量修改应用于其他问题,即不似电子计算机般具有通用性;随着问题规模的增加,DNA的并行计算能力受生化反应的影响而大大降低,失去了其计算优势;目前解的检测基本上采用电泳技术、PCR扩增等常规的生物检测方法,错误率高。以上多种局限性成为制约生物DNA计算自动化发展的重要障碍。本文借鉴生物DNA计算并行处理信息的原理,提出了一种新的基于硅的仿生物并行计算模型-DNA电子计算模型（DNA electronic computing model,DEM）。本文主要包括基础理论的提出、硬件实现和在求解图论和军事弹药配送路径优化问题等NP难题的应用研究三方面,本文的具体工作如下:（1）DNA电子计算模型的理论基础及仿真实现DNA计算中典型模型之一的粘贴模型采用单双链混合对DNA分子进行编码:单链用来表示2-进制数中的0,双链来表示2-进制数中的1,编码形式与电子计算机类似,具有一定的通用性。且粘贴模型是一种典型的同时对信息位垂直处理的计算模型,其信息并行处理原理适合在硅硬件上实现。借鉴粘贴模型的信息表达和并行计算原理详细介绍了DEM的基础理论模型-一种基于分子计算的广义图灵模型（Generalized Turing Machine,GTM）。GTM通过特殊的拓扑映射和并行的同时读、写算子,实现对信息的并行处理。通过求解可满足性问题的仿真试验详细说明的GTM的并行计算原理。对GTM结构不变的情况下进行改进,通过增加指令可以在多项式时间内求解集合覆盖问题的最优解。仿真试验说明GTM在求解NP难题时具有一定的通用性。（2）DEM模型的硬件实现本部分工作为本文的重点,将GTM在SOPC平台进行软硬件实现,提出了基于硅的DEM模型。DEM根据功能划分为指令系统、地址译码器、数据生成器、处理单元、结果分析器等功能模块。首先根据DEM各功能模块实现的复杂度和规模进行软硬件划分,进行软硬件设计。对于不同的问题,指令系统和结果分析器因问题不同而异,故用软核实现;地址译码器、数据生成器等生成具有自主知识产权（Intellectual property core,IP核）的硬件电路图。（3）DEM在图论问题中的应用研究通过图的最大团问题详细了DEM的硬件实现方法。针对图的最大团的指令系统和结果分析器进行软核设计,该部分在NiosII集成开发环境下用C语言编写软件代码;基于多值逻辑的地址译码器、数据译码器等在SOPC内部搭建硬件电路;最后将软硬核下载固化到目标电路板上。Ramsey数问题是组合数学甚至整个数据界最困难的数据问题之一,本文在求解图的最大团算法基础上,提出了通过逐个添加顶点,删除非解的求解Ramsey数的DEMRAM模型。在一定程度上缓解了解空间的指数增长速度。（4）DEM在军事弹药配送路径优化问题中的应用研究可满足性问题、图的最大团问题、集合覆盖问题、旅行商问题以及军事弹药配送路径优化等问题都可以转换为0-1规划问题,故对0-1规划问题的算法研究在实践中有着广泛的应用价值。介绍以上问题的0-1规划形式的数学模型,并设计求解0-1规划问题的DEM求解方法。军事弹药配送路径优化问题是旅行商问题的扩增,如何实时、精准、安全地将弹药运送到需求部队手中关系着整个战斗的胜负。分析弹药配送路径的特殊性要求,利用DEM进行计算,并对算法进行复杂度分析,验证了该计算模型在计算军事弹药供给线路优化问题中的优越性。