Global Optimization Toolbox는 복수의 최댓값 또는 최솟값이 있는 문제에서 전역해를 탐색하는 함수를 제공합니다. 툴박스의 솔버에는 대리, 패턴 탐색, 유전 알고리즘, 입자 군집, 담금질 기법, 복수 시작점, 전역 탐색이 있습니다. 이러한 솔버는 목적 함수나 제약 조건 함수가 연속이거나, 불연속이거나, 확률적이거나, 도함수를 갖지 않거나, 시뮬레이션이나 블랙박스 함수가 포함된 최적화 문제에 사용할 수 있습니다. 복수의 목적 함수를 갖는 문제에서는 유전 알고리즘 솔버나 패턴 탐색 솔버를 사용하여 파레토 경계를 식별할 수 있습니다.

옵션을 조정하는 방법 또는 특정 솔버의 경우 생성, 업데이트 및 탐색 함수를 사용자 지정하는 방법으로 솔버의 효과를 개선할 수 있습니다. 유전 알고리즘 및 담금질 기법 솔버에서는 사용자 지정 데이터형을 사용하여 표준 데이터형으로 표현하기 어려운 문제를 표현할 수 있습니다. 하이브리드 함수 옵션을 사용하면 첫 번째 솔버 다음에 두 번째 솔버를 적용하여 해를 개선할 수 있습니다.