Die globale Optimierung bezeichnet die Suche nach der besten möglichen Lösung eines Problems innerhalb eines vorgegebenen Suchraums. Im Gegensatz zur lokalen Optimierung, bei der oft nur eine naheliegende, aber nicht unbedingt beste Lösung gesucht wird, zielt die globale Optimierung auf die absolute Optimum-Lösung ab. Dies ist insbesondere in Bereichen wie dem Maschinellen Lernen, der Logistik oder der Finanzwirtschaft von Bedeutung, wo Entscheidungen mit weitreichenden Konsequenzen getroffen werden.
Ein zentraler Unterschied zwischen globaler und lokaler Optimierung liegt in der Komplexität des Suchraums. Während lokale Algorithmen häufig in die Nähe einer optimalen Lösung gelangen, ohne diese jedoch zu garantieren, müssen globale Algorithmen den gesamten Suchraum berücksichtigen. Dies erfordert in der Regel aufwändigere Rechenprozesse, da lokale Optima, die nicht den globalen Optima entsprechen, vermieden werden müssen.
Um die globale Optimierung zu erreichen, kommen verschiedene Methoden zum Einsatz. Dazu gehören beispielsweise Simulierte Abkühlung (Simulated Annealing), genetische Algorithmen oder Partikelschwarmoptimierung. Diese Verfahren sind in der Lage, mehrere lokale Optima zu überwinden und das globale Optimum zu finden.
Die Bedeutung der globalen Optimierung liegt in ihrer Fähigkeit, Entscheidungsprozesse zu verbessern und Ressourcen effizienter einzusetzen. In der Praxis findet sie Anwendung in der Produktionsplanung, der Portfolio-Optimierung oder der logistischen Netzwerkplanung. Durch die globale Optimierung können Unternehmen nicht nur Kosten senken, sondern auch die Gesamteffizienz steigern.