优化技术在科学、工程、经济和工业等领域广泛应用。本博士论文旨在为实际工程人员发展优秀的全局优化算法,提出了求解无约束优化问题、等式约束优化问题和黑箱优化问题的新型优化算法,并分别应用于短期负荷预测问题、最优潮流问题,电力系统经济调度问题和支持向量机的优化设计问题等。发展了一种新型的三阶段优化算法——共识粒子群协同的Trust-Tech全局优化技术求解非线性无约束优化问题的全局最优解。该技术由Trust-Tech技术、共识粒子群算法和局部算法组成,可以使用更少的计算量计算多个高质量的解甚至全局最优解。该技术计算20个小规模测试算例和20个大规模测试算例,并和其他先进优化算法计算结果进行比较,结果显示该技术可以快速准确的得到多个高质量的解甚至全局最优解。最后将该技术成功应用到短期负荷预测和最优潮流多解的问题。发展了一种基于轨迹统一技术的新型优化技术,用于求解具有等式约束和边界约束的全局优化问题。该技术从优化模型出发推导出一种非线性动力学系统——增广拉格朗日梯度系统,通过该系统把求解优化问题局部最优解问题转换为求解动力学系统稳定平衡点问题。该技术共有两部分,收敛局部最优解和跳出局部最优解。为了增强算法的速度和精度,第一部分采用三阶段:动力学系统的精确积分、伪瞬态算法和局部算法。第二部分使用Trust-Tech技术跳出得到的局部最优解,并进入相邻局部最优解的稳定域。两部分交替计算得到优化问题的多解。该技术在求解标准算例有出色的结果,并成功应用到电力系统经济调度。提出了一种新型的Trust-Tech黑箱全局优化技术,该技术可以克服现有求解黑箱优化问题面临的陷入局部最优解、过度的计算量以及解的质量较差等缺点。该技术由三部分组成:共识粒子群算法、构建局部代理模型以及Trust-Tech计算多解。该技术不像其他启发式算法或者基于代理模型的算法是随机方法或者计算量过大,是一种确定性、灵活的高性能算法。该技术在求解标准测试算例取得了出色的结果,并应用到支持向量机的最优参数问题。