本文将降维方法分别与填充函数方法、加速单变量方法结合主要讨论了求解非线性全局优化问题的两种降维算法。具体内容如下:　　第一章介绍了全局最优化问题的基本理论及本文的主要工作。根据全局最优化问题的目标函数和约束条件，划分了全局最优化的问题分类，并介绍了最优化问题基本定义和定理。　　第二章提出了基于降维的填充函数方法。填充函数方法是求解全局优化问题的非常有效的辅助函数，最大的优势在于从一个局部最优解可以找到更好的局部最优解;降维变换函数，将原n维闭箱约束问题变化为定义域在[0，π]上的一维问题。本章给出了具体的降维方法，并针对降维之后的一维问题，提出了新的填充函数。给出了一维填充函数的定义，分析并证明了其填充性质。给出了理论算法及算法说明，并通过数值实验证明了该算法的可行性。　　第三章在第二章的基础上对降维方法做了改进，与加速单变量方法结合，提出了新的算法，该算法可以较高效的应用到更高维算例中。本章构造了有限区间降维变换，给出了一维目标函数的定义域。本章提出了加速单变量方法，该方法避开了局部最优值的选取，直接利用目标函数在定义域中的性质，划分区间、构造辅助函数，求出最优解。