目前发展最为迅速的是生物学和信息科学，这两门学科的交叉领域是分子计算。分子计算的两大主要方向是：DNA计算和膜计算，膜计算是近年来刚兴起的研究领域，凭借着膜计算的特点和现有研究中表现出来的优势，膜计算系统得到了蓬勃发展，受到众多科学家的关注，膜计算系统的研究成为国际上的一个研究热点。膜计算系统是近几年应用研究中最广泛的一个前沿领域，是生物科学与其他自然科学交叉的产物，是一个分布式的、不确定性的、并行的、动态进化的计算机器。随着研究的深入，膜计算系统在理论研究中表现出了很强的优势，而且在生物计算、计算机科学、语言学、图形学、社会学等很多领域取得了突破性的成果，有部分研究表明膜计算系统的计算能力有超越图灵机的可能性。这些研究表明膜计算系统具有广泛的发展前景。然而在应用研究中，膜计算系统研究相对滞后，尤其是在国内，膜计算系统的潜力没有得到发挥。膜计算系统的研究侧重于系统建模，目前很多科学家将眼光转向膜计算系统的本质和应用领域。本文受到细胞型P系统的启发，对规则进行全面研究，指出规则存在的一些弊端，从而提出动态规则及动态P系统。并且运用动态P系统解决了自组织网络中的棘手问题，如构建广播模型问题，广播算法问题。具体体现在以下三方面：1首先从膜计算系统的基础知识，系统结构，系统运行原则，规则的利弊及改进历程等多方面整体掌握膜计算系统的发展历程。在本文中指出了传统规则存在的一些弊端，这些弊端严重限制了P系统的应用范围，从而提出动态规则及其动态P系统。并通过求解图论中最短路径的实例，展示动态P系统的灵活性和广泛的应用性。2本文受到一种新型的仿生学思想的启发，提出一种基于动态P系统的自组织网络广播模型。在此模型中充分考虑到自组织网络中的三种现实情况，合理使用组织型P系统的通信规则，设计了一种高效的广播模型。基于P系统的广播模型有效地避免了传统广播模型存在的一些弊端，此模型在时间性能上可以达到甚至是能够超越CLBM，特别是在模拟树型拓扑结构具有很强规律的自组织网络广播时，所使用的广播时间相对更少，并且通过实验给出了证明。3本文提出了一种基于动态P系统的自组织网络广播算法。在此系统中，转播信息的优先权是由节点间距离及邻居个数决定的，通过系统的信息数与门限值的比较减少转播节点。此系统能够适合不同密度的网络，并且具有高可达率和高转播节省率。并通过实验证明了DPBA是个可行的高效的广播算法，DP系统是个易于通信的设备，同时为解决一些分布式的、并行的棘手难题提供了新思路。膜计算是自然计算的一个新分枝，是生物科学与其他各领域交叉的产物。目前，膜计算的研究仅处在数学模型的建立和理论研究的初级阶段，然而指导并解决各个领域中的难题以及对实现技术的研究还是很匮乏。本文的研究是在这样一个背景下展开的，本文的研究成果促进了膜计算的应用研究，并且为解决自组织网络中的棘手问题提供了新思路。