一种基于鲁棒直接离散递归神经网络的时变优化求解方法

本发明的实施例提供了一种基于鲁棒直接离散递归神经网络的时变优化求解方法，具体步骤包括：通过数学建模方法，将实际物理系统表示为具有非线性等式约束的时变优化问题；根据拉格朗日乘数法，将所述时变优化问题转化为一个非线性等式系统；根据所述非线性等式系统，建立误差函数；结合所述误差函数构建鲁棒直接离散递归神经网络求解器；利用所述鲁棒直接离散递归神经网络求解器解析得到所述时变优化问题的最优解。本发明同时考虑了同时考虑非线性等式约束、直接离散化和噪声抑制，拥有更高的求解精度，可直接应用于数字硬件，并且能够在多种噪声环境下体现其更强的抗噪鲁棒性，可广泛应用于时变非线性优化问题技术领域。