Global Optimization Toolbox fornisce funzioni che cercano soluzioni globali a problemi che contengono più massimi o minimi. I solutori del toolbox includono surrogati, ricerca di modelli, algoritmi genetici, particle swarm, simulated annealing, multistart e ricerca globale. È possibile utilizzare questi solutori per problemi di ottimizzazione in cui la funzione obiettivo o vincolo è continua, discontinua, stocastica, non possiede derivate o include simulazioni o funzioni black-box. Per i problemi con obiettivi multipli, è possibile identificare un fronte di Pareto utilizzando algoritmi genetici o risolutori di ricerca di modelli.

È possibile migliorare l'efficacia del solutore regolando le opzioni e, per i solutori applicabili, personalizzando le funzioni di creazione, aggiornamento e ricerca. È possibile utilizzare tipi di dati personalizzati con i solutori di algoritmi genetici e simulated annealing per rappresentare problemi non facilmente esprimibili con i tipi di dati standard. L'opzione di funzione ibrida consente di migliorare una soluzione applicando un secondo solutore che opera sulla base della soluzione del primo.