DNA计算是一种利用DNA分子以及特定的生物酶等为最基本的材料,以生化反应为信息处理工具,得出运算结果的一种新型分子生物计算模式。DNA计算充分利用了相关生物分子在存储信息和利用生物操作处理信息方面的优势。近些年,DNA计算引起了各界学者的高度关注,并且DNA计算的研究也取得了很大的进展。在DNA计算中,首先第一步是需要进行编码,即要将目标问题映射到DNA模型上。DNA信息需要编码后生成相应的生物序列,也就是说,DNA计算的最基本问题就是编码问题,编码质量的好与差,编码数量的多与少,能够直接影响着DNA计算的结果的可靠性。在进行DNA编码设计时,由于以往的优化算法没有很好的办法将多种约束条件综合考虑,所以本课题将对DNA编码序列设计进行探索研究。文章主要研究内容如下：详细阐述了本论文的研究背景。包括：DNA计算的研究现状、DNA计算的生物基础、DNA计算所面临问题等。本文对DNA计算中的编码问题,详细的定义了编码问题,分析了其研究现状,详细介绍了编码过程中的几个约束条件,并给出了DNA编码多目标约束的数学模型。由于DNA编码问题属于多目标优化问题,针对这个问题提出了利用蚁群优化算法来设计较为优化的DNA编码序列。蚁群算法通过模仿蚂蚁这类昆虫依赖于信息素进行通信,从而表现出来的社会行为,在贪心算法指导下和智能体定义为基础,自催化引导每个智能体的行为。此算法是一种基于总体优化的方法,具有很强的通用性和分布式的计算特征,在解决NP完全问题方面发挥有效作用。文章通过仿真实验来与以往的传统优化算法做对比,仿真结果表明蚁群优化算不是有效的,能够生成质量较高的DNA编码序列。