优化问题涉及范围广，许多领域都存在大量形式多样的优化问题，解决优化问题具有重要的现实意义。优化问题是指在给定的约束条件下，求出使目标函数最优化的变量组合问题。传统的运筹学方法可以解一些简单的优化问题，但随着问题的复杂化，许多问题都找不到最优解，特别是组合优化问题中的NP困难问题。神经网络作为一种智能化的方法，具有很强的自适应性、鲁棒性和非线性复杂问题的搜索能力，在解决优化难题上具有明显的优势。本文的创新之处在于：从新的角度来研究解决优化问题的神经网络方法，将优化问题分为组合优化问题和连续变量优化问题两大类，分别从这两类优化问题入手来研究解决这些问题的神经网络方法。本文首先探讨了解决组合优化问题...Optimization problems have wide range. Many fields have various optimization problems, so solving them has important and practical meaning. Optimization problem is that we should seek variables, which can maximize or minimize the objective function under given constraint conditions. Several simple optimization problems can be solved by traditional operational research methods, but many complicated...学位：经济学硕士院系专业：经济学院计划统计系_数量经济学学号：20041005
