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摘要
非光滑伪凸优化问题广泛应用于科学及工程等领域，属于一类特殊的非凸优化问题，具有重要的研究意义。针对含有等式约束和不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题，该文提出了一种新的神经动力学方法，并引入罚函数和正则化思想。通过有效的罚函数保证了所提出的神经网络状态的有界性，从而保证神经网络的状态解在有限时间内进入可行域中，最终收敛到原问题的最优解。最后，用两个数值实验验证了所提出模型的有效性。与现有的神经网络相比，该文的模型有以下优势：避免预先计算精确的惩罚因子，初始点的选取无特殊要求，结构简单。
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