摘要：研究有界閉箱約束下的全局最優化問題,利用相對熵及廣義方差函數方程的最大根與全局最小值之間的等價關系,設計求解全局最優值的積分型水平值估計算法.對采用重點樣本采樣技巧產生的函數值按一定規則進行聚類,從而在各聚類中產生的若干新重點樣本,結合相對熵算法,構造出多重點樣本進行全局搜索的新算法.該算法的優點在于每次迭代選用當前較好的函數值信息,以達到隨機搜索到更好的函數值信息.同時多重點樣本可有利挖掘出更好的全局信息.一系列的數值實驗表明該算法是非常有效的.