无约束二进制二次规划问题（UBQP）在于最大化二次0-1函数。 这是一个众所周知的NP难题，并且是用于各种组合优化问题的统一模型。 本文提出了一种离散的Hopfield神经网络（DHNN），并结合了UBQP的分布估计算法（EDA）。 EDA的思想与DHNN相结合，以克服网络的局部极小问题。 一旦网络陷入局部极小值，基于EDA的扰动就可以为DHNN生成新的起点，以供进一步搜索，这是一个以概率模型为特征的有前途的领域。 因此，提出的名为DHNN-EDA的算法可以摆脱局部最小值，并进一步搜索更好的结果
