Dans cette recherche, une m?thode d'intelligence num?rique est d?velopp?e pour r?soudre les probl?mes non lin?aires singuliers perturb?s dans diff?rents domaines avec l'utilisation d'optimiseurs bas?s sur des r?seaux neuronaux artificiels avec la technique des ensembles actifs (AST), la programmation quadratique s?quentielle (SQP) et les techniques de points int?rieurs (IPT). Les mod?les de r?seaux neuronaux aident ? construire un mod?le math?matique pour les ?quations diff?rentielles non lin?aires ? perturbation singuli?re. La motivation de ce travail de recherche vient en fait de l'objectif d'introduire un cadre fiable qui permet de combiner les r?seaux neuronaux optimis?s avec des cadres d'informatique douce pour faire face ? de tels syst?mes d'?quations perturb?es singuli?res lin?aires et non lin?aires. La validit? de ces m?thodes a ?t? examin?e en d?tail pour divers probl?mes de valeurs limites non singuli?res survenant dans les domaines de la science, de l'ing?nierie et de la bio-ing?nierie. Une exp?rimentation num?rique compl?te a ?t? r?alis?e pour valider la pr?cision, la convergence et la robustesse de la m?thodologie con?ue. Une ?tude comparative a ?galement ?t? effectu?e avec les solutions standard disponibles pour analyser la justesse du sch?ma propos?.
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