Global Optimization Toolbox™ は、複数の最大値または最小値をもつ問題の大域的解を探索する機能を提供します。このツールボックスには、大域的探索法、マルチスタート法、パターン探索法、遺伝的アルゴリズム法、多目的遺伝的アルゴリズム法、シミュレーテッド アニーリング法、粒子群法のソルバーが含まれます。これらのソルバーを使用して、次のような性質の目的関数または制約関数をもつ最適化問題を解くことができます。 1)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である、2)目的関数または制約関数が導関数をもたない、3)目的関数または制約関数にシミュレーションやブラックボックス関数が含まれる。

オプションを設定し、作成、更新、探索関数をカスタマイズすることで、ソルバーの有効性を改善できます。汎用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。