A habilidade de redes neurais em solucionar problemas complexos e variados, as tornam uma abordagem atrativa a ser aplicada em diversas areas de engenharia e ciencias. Uma rede neural e basicamente composta de inumeros elementos processadores simples com um alto grau de conectividade entre eles. Esta tese propoe uma arquitetura de uma rede neural artificial aplicavel na solucao de problemas de otimizacao com restricoes. Mais especificamente, um modelo baseado na rede de Hopfield e proposto para resolver diferentes tipos de problemas de otimizacao, incluindo problemas de programacao dinâmica e otimizacao combinatorial, e tambem problemas de identificacao robusta com erro desconhecido mas limitado. Um sistema baseado em logica nebulosa e desenvolvido com o proposito de conduzir, de forma eficiente, a convergencia da rede em direcao a seus pontos de equilibrio. Os parâmetros internos da rede, associados as restricoes, sao derivados utilizando a tecnica de subespaco valido de solucoes. Resultados de simulacoes sao apresentados para ilustrar o desempenho da abordagem proposta #R##N#Abstract
['Ivan Nunes da Silva', 'Wagner Caradori do Amaral']
Uma abordagem neuro- nebulosa para otimização de sistema e indentificação robusta