Nesta pesquisa apresentamos uma aproximação de rede neural para resolver um problema de programação não linear. A rede neural é derivada de um problema de programação inteira zero-um em outro problema de programação não linear equivalente, substituindo restrições zero-um por restrições iguais quadráticas côncavas. O método da função de penalidade é implementado como uma rede neural análoga. Uma arquitetura de rede neural e o algoritmo associado, na forma de equações diferenciais ordinárias não lineares, foram desenvolvidos. Este método é aplicado para resolver um problema de alocação de recursos. Nossa abordagem é significativa na precisão da modelagem como também na redução dramática no tempo de treinamento. Os resultados das simulações são apresentados.
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