مسائل بهینه‌سازی مقید دارای کاربردهای وسیعی در علوم، مهندسی و اقتصاد می‌باشند. در این مقاله یک مدل شبکه عصبی برای حل دسته‌ای از مسائل بهینه‌سازی مقید ناهموار با تابع هدف محدب ناهموار و قیود نامساوی‌های غیرخطی و خطی آفین پیشنهاد شده است. آن یک شبکه عصبی بازگشتی تک لایه غیر جریمه‌ای مبتنی بر شمول دیفرانسیلی است. برخلاف اکثر مدل‌های شبکه‌ عصبی موجود برای حل مسائل بهینه‌سازی، در ساختار مدل پیشنهادی هیچ پارامتر جریمه‌ای یا تابع جریمه وجود نداشته و مدل از پیچیدگی کمتری برخوردار است که منجر به پیاده‌سازی آسان‌تر مدل پیشنهادی می‌شود. معادل بودن مجموعه جواب‌های بهینه مسأله بهینه‌سازی اصلی و مجموعه نقاط تعادلی مدل شبکه عصبی پیشنهادی اثبات گردیده است. به‌علاوه همگرایی سراسری و پایداری شبکه عصبی پیشنهادی نشان داده شده‌اند. به منظور روشن ساختن کارایی و اثربخشی مدل ارائه شده تعدادی مثال شامل مسأله مینیمم‌سازی نرم L1 ارائه و حل شده‌است. Manuscript profile