摘要：研究有界閉箱約束下的全局最優(yōu)化問題,利用相對(duì)熵及廣義方差函數(shù)方程的最大根與全局最小值之間的等價(jià)關(guān)系,設(shè)計(jì)求解全局最優(yōu)值的積分型水平值估計(jì)算法.對(duì)采用重點(diǎn)樣本采樣技巧產(chǎn)生的函數(shù)值按一定規(guī)則進(jìn)行聚類,從而在各聚類中產(chǎn)生的若干新重點(diǎn)樣本,結(jié)合相對(duì)熵算法,構(gòu)造出多重點(diǎn)樣本進(jìn)行全局搜索的新算法.該算法的優(yōu)點(diǎn)在于每次迭代選用當(dāng)前較好的函數(shù)值信息,以達(dá)到隨機(jī)搜索到更好的函數(shù)值信息.同時(shí)多重點(diǎn)樣本可有利挖掘出更好的全局信息.一系列的數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明該算法是非常有效的.