利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，基于混沌的模拟退火算法。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Including AHP, factor analysis, regression analysis, cluster analysis, Chaos-based simulated annealing algorithm.

仿真效率很高的，基于K均值的PSO聚类算法,基于混沌的模拟退火算法。- High simulation efficiency, K-means clustering algorithm based on the PSO, Chaos-based simulated annealing algorithm.

提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)