Global Optimization Toolbox には、複数の最大値または最小値をもつ問題の大域解を探索する関数が用意されています。ツールボックスには、サロゲート、パターン探索、遺伝的アルゴリズム、粒子群、シミュレーテッド アニーリング、マルチスタート、および大域的探索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的、非連続的、確率的である場合、導関数を持たない場合、または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。複数の目的関数をもつ問題の場合は、遺伝的アルゴリズムまたはパターン探索ソルバーを使用してパレートフロントを特定できます。

ソルバーの有効性は、オプションの調整、および適用可能なソルバーの場合は作成、更新、探索関数のカスタマイズにより改善できます。カスタムのデータ型を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 ソルバーとともに使用して、標準データ型では容易に表すことができない問題を表現できます。ハイブリッド関数オプションを使用すると、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により解を改善できます。