信息技术发展的同时也产生海量的数据,如何高效且低成本的存储数据成为一项难题。由于DNA具有高密度和耐久性的特点,DNA存储成为了一种可行的解决方案。DNA数据存储是将数据编码为DNA序列,再由DNA序列解码为数据的过程,是以DNA分子为信息载体进行数据存储的一种新型存储方式。DNA存储中数据的写入是将二进制信息通过编码规则转换成碱基序列,数据的读取由测序技术读取信息。目前国内外专家学者密切关注DNA存储的发展并且积极参与DNA存储的研究工作,相关技术已经从理论发展到生物实验阶段。DNA存储系统首先考虑的是DNA编码问题,DNA编码是将信息转换为DNA序列。高效的编码不仅有助于提高DNA存储的读写正确率,同时也有利于降低存储成本。为了构造有效的编码,在本文中基于物理和热力学性质提出了三种编码约束,并且对多元宇宙算法（MVO）提出了三种有效的改进,本文的工作如下:（1）为了构建DNA存储编码集合,提出了一种改进的KMVO（k-means多元宇宙算法）。MVO算法的理论基础来源于多元宇宙理论,由于在迭代前期收敛速度较慢,本文引入k-均值聚类算法（k-means）进行改进,并在13个测试函数上与MVO、GA、PSO等算法进行对比,在统计学结果（均值,标准差）上有显著提升。在此之后,加入DNA编码集合中相关约束,在给定的约束条件下分别构造对应的编码集合,并与前人的工作进行比较。KMVO算法比MVO算法构造的编码集合具有更好的边界。更大的DNA存储编码集合可以在给定长度上存储更多的有效信息,从而提高存储利用率。（2）针对在DNA存储的测序和合成过程中容易发生错误,提出了含有存储编辑距离约束和地址不相关约束的新组合约束,并且利用改进后的DMVO（Damp Multi-Verse Optimizer）算法构建满足组合约束的DNA编码集合,并利用这些码字作为非数据位。MVO算法的机理是通过黑/白洞进行物质的交换以达到稳定的状态,为了避免MVO算法陷入局部最优在算法中添加了阻尼因子作为扰动。DMVO算法得到的编码集合与前人的工作对比,构造了更高质量和大小的编码集合。较大的编码集合可以使用更短的地址位索引更多的数据,高质量的编码可以使DNA存储系统鲁棒性更强、更加稳定。（3）生化反应的进行伴随着热量的变化,所以热量的变化更能反映生化反应的本质。由此提出一种热力学MFE约束并且应用到DNA存储编码集的构建中,在这部分工作中使用了一种改进后的BMVO（Brownian Multi-Verse Optimizer）算法。为了降低MVO算法的初始化位置不佳的情况下,初始化值和最优值相差过多时对寻优的影响。在MVO算法中添加了布朗运动的更新方式,BMVO算法构建了更大的DNA存储编码集合。在集合大小,码率,热力学性质等方面与之前的工作进行了对比,BMVO算法构造的编码集合的结果都很有竞争力。构建更大的DNA编码集合可以降低DNA存储成本,构建质量更高的编码集合质量可以提高DNA存储系统的读写精度。