全局最优化问题广泛存在于经济模型、金融、网络交通、数据库、集成电路设计、图像处理等建模设计求解中。在本文第一、第二章中介绍了全局最优化问题的一些基本知识和几种确定性全局最优化算法，其中主要研究讨论了积分-水平集算法的算法最优性条件及其收敛性，并概括了郑权等自1978年提出求全局优化的积分-水平集方法以来，积分型求全局优化的一些进展，其中包括：非连续罚函数积分型算法、离散均值一水平集、修正的积分-水平集实现算法。 在本文的第三章中，构造了一个基于水平集H<,c>的积分函数F(c)，分析讨论了F(c)的递增性和凸性，证明了求方程F(c)=0的根等价于求原问题的最优解c<*>，由此给出了原问题(P)基于积分函数F(c)的最优性条件。随后将该最优性条件在Robust集和Robust函数定义下进行了推广。在第四章中，利用前一章中提出的最优性条件结论，进一步以Newton迭代来构造求解方程F(c)=0的积分型算法，并证明了相应Newton迭代算法的收敛性。