针对问题空间为全排列集合的一类组合优化问题，提出了一种混合进化算法。
作业车间调度问题作为最难的优化组合问题之一，一直以来都是生产调度领域的研究热点。
全组合方法能够把测角系统的角位置误差和棱体的工作角偏差有效地分离出来。
但是，组合化学经这几年已经逐步成熟，在药物发现设备领域建立了一席之地。
这恰好导致了MicrosoftWindows管理员们称之为“DLL地狱”的一类组合式复杂性。
这种方法会导致公开SOA系统中服务使用者和提供者间的连接。
组合优化问题是有关的一套可行的解决办法是离散或可归结为一个独立的一个。
组合游戏是两个人均采取最优策略情况下，最终达到不能移动状态时可以分出胜负结果的游戏。
在一个称为“组合化学”的领域里，一个子域被称为“噬菌体展示”。
原问题转化为组合优化问题后，采用遗传算法进行求解。
如果符号模式A是组合对称的，且它的图是一个广义星图，则称A是广义星符号模式。
遗传算法被证明是解决任务调度等组合问题的有效工具。
在各种发掘和证明组合恒等式的方法中，Riordan阵是一种非常有效的工具。
停机位分配是一类规模较大的组合优化问题，也是民航机场生产调度的关键和薄弱环节。
同时，提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题。
蚁群超启发式，然后介绍了在组合优化的一般角度来看待。
这同时还有助于防止因为语言的互操作性而带来的组件之间相互组合的问题的遍地开花。
小分子微辐射被用于大的组合文库的超高度大规模筛选。
资源受限项目调度问题作为一类典型的组合优化问题，理论上属于NP难题。
这有提供非常直接的代数的入口方面的优势，和对组合的拓扑，以及物理想法。
在实际关联过程中，量测数量增加会导致假设航迹数量出现组合爆炸现象，从而产生大量冗余计算。
Steiner树问题是组合优化中的一个经典问题，它在很多领域得到了广泛应用和深入发展。
本文的最后一部分将使用组合游戏来刻画行为等价关系。