注意：Blackberry被判爲不支援全局搜尋的理由是它不能搜尋檔案或程序。
遺傳算法作爲一種優異的全局搜尋的優化方法得到了廣泛應用。
標準的粒子羣優化算法作爲一種隨機全局搜尋算法，因其在種羣中傳播速度過快，易陷入局部最優解。
該算法保留了普通遺傳算法的全局搜尋*能，並透過多次搜尋空間的代換提高了局部搜尋能力。
隱含並行*和全局搜尋特*是遺傳算法的兩大特點。
遺傳算法作爲一種結構優化方法應用於研究原子團簇的結構和*質，具有高效和全局搜尋等特點。
基於鄰域搜尋的混合遺傳算法是綜合了遺傳算法和鄰域搜尋算法各自優勢的全局搜尋算法。
研究結果表明遺傳算法具有快速學習網絡權重和全局搜尋的能力，有效地解決了BP算法的局部收斂的問題。
實驗比較結果驗*了該算法的全局搜尋*能。
算法中採用的記憶指導搜尋策略重點搜尋了各記憶段的局部最優值，避免了全局搜尋的盲目*；
針對單純形法全局搜尋能力不足的缺點，提出了透過編制簡單條件下的最佳測星方位表來爲算法提供良好初值的解決方案。
它綜合了遺傳算法和鄰域搜尋算法各自優勢的全局搜尋算法。
演化決策樹方法將傳統的決策樹算法與演化算法相結合，具有全局搜尋的優點。
分析了基本粒子羣算法全局搜尋能力與收斂速度的矛盾，提出了粒子羣相似度的概念。
