随着现代计算机科学和技术的发展，全局优化方法已成为最优化理论和算法研究中重要的研究领域之一。填充函数方法是近年来发展起来的较有效的确定性全局优化方法之一。本文旨在改进填充函数。 本文第一章引入了填充函数，并且定义了一种新的带有缓和项的填充函数。该函数减少了填充函数的Hesse阵非正定对它的影响。数值结果表明它具有较好的计算性。 第二章引入了一个新的修正函数并且构造一个含约束条件的优化子问题，用局部搜索方法极小化该优化子问题，可以获得一个更好的局部最优解。研究填充函数法在迭代过程中得到一个停止迭代标准。 第三章给出一类新的拉伸函数，其从原函数的一个局部极小点出发应用拉伸函数法修正目标函数。根据拉伸函数构造一个辅助函数，该辅助函数在比局部极小值高的区域总是保持下降，并且在低的区域有稳定点。这一方法的特征是它显著减弱了对参数的要求。数值实验表明算法具有很好的收敛性。