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该文主要研究人工神经网络在组合优化领域的应用.该文首先对神经网络的历史概况、基本概念以及在组合化中的应用现状作了简单的介绍.在此基础上,该文对现有的神经网络算法进行了改进,提出了一些新的模型,并进行了大量的数值实验来比较这些算法的效果.该文还研究了离散型Hopfield神经网络的收敛性和求解组合优化问题时的可行性,提出了一个新的收敛性条件.该文的最后一部分给出了一个神经网络在DNA测序技术中的SBH重构问题上的应用.该文还给出了一个动态规划算法来处理神经网络的结果.