Global Optimization Toolbox は、複数の最大値または最小値を持つ問題の大域的解を探索する関数を提供します。ツールボックスには、サロゲート法、パターン探索法、遺伝的アルゴリズム法、粒子群法、シミュレーテッド アニーリング法、マルチスタート法、大域的探索法のソルバーが含まれています。これらのソルバーを使用して、目的関数または制約関数が連続関数、不連続関数、または確率関数の場合、導関数をもたない場合、シミュレーションやブラックボックス関数を含む場合の最適化問題の解を求めることができます。複数の目的を持つ問題では、遺伝的アルゴリズム法またはパターン探索法のソルバーを使用してパレート フロントを確認することができます。
オプションを調整したり、関数をカスタマイズ、作成、更新、および検索 (これらが可能なソルバーの場合) することで、ソルバーの効率を改善できます。遺伝的アルゴリズムおよびシミュレーテッド アニーリング法のソルバーでカスタム データ型を使用して、標準のデータ型では表現するのが容易ではなかった問題を表現することができます。ハイブリッド関数オプションにより、最初のソルバーの後に 2 番目のソルバーを適用することで、ソリューションを改善できます。