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Hopfield神经网络与增广拉格朗日乘子法相结合来求解非线性约束优化．神经网络作为求解乘子法的子问题的动力学方法，仅需计算一阶导数．引入逐渐衰减的高斯噪声信号构造随机神经网络．同时针对随机网络受初始温度制约，跳出局部极小值能力有限的问题，网络运行果用结合模拟退火的欧拉法．用该方法对某喷气教练机进行总体优化设计，结果表明，算法的数值稳定性较好，求解精度高．并基于拉氏乘子提供的约束敏度信息，做了设计要求权衡．最后研究了某型干线旅客机的机翼气动／结构综合设计问题．