全局优化是一个复杂的过程，它涉及多个方面和因素，以下是一些在进行全局优化时需要注意的关键点：

一、明确优化目标

1. 确定全局最优解：全局优化的目标是找到全局最优解，而不是局部最优解。因此，在开始优化之前，需要明确什么是全局最优解，并设定相应的评价指标。
2. 理解问题结构：深入了解问题的结构和特点，有助于选择合适的优化算法和策略。例如，对于某些特定的问题，可能存在已知的全局最优解的特性或规律，这些都可以作为优化的依据。

二、选择合适的优化算法

1. 完备与严格算法：如果希望在有限时间内保证找到全局最优解或在给定误差范围内的全局次优解，应选择完备算法或严格算法。这些算法通常具有更强的理论保证和更高的可靠性。
2. 启发式算法：启发式算法如遗传算法、模拟退火算法等，虽然无法保证找到全局最优解，但通常能在较短时间内找到较好的解。这类算法适用于对计算时间有限制或问题复杂度较高的情况。
3. 算法性能评估：在选择算法时，需要评估其性能，包括收敛速度、求解精度、稳定性等。同时，还需要考虑算法是否易于实现和调试。

三、优化过程中的注意事项

1. 随机性与多样性：为了避免陷入局部最优解，算法中需要加入足够的随机性。这可以通过在算法的每一步选择中引入随机性来实现，如以一定的概率选择不同的操作。同时，保持搜索的多样性也很重要，可以通过使用不同的初始条件、参数设置或算法组合来实现。
2. 平衡集中性与疏散性：好的启发式算法通常需要在集中性和疏散性之间找到平衡点。集中性有助于快速找到局部最优解，而疏散性则有助于覆盖更广泛的搜索空间，从而增加找到全局最优解的可能性。
3. 参数设置与调试：算法的性能往往受到参数设置的影响。因此，需要仔细选择参数并进行调试，以找到最佳的参数组合。同时，参数的敏感性也需要考虑，过多的敏感参数会增加调试的难度和复杂度。

四、迭代与优化策略

1. 迭代次数与收敛性：在优化过程中，需要设定合理的迭代次数和收敛条件。迭代次数过少可能导致算法未能充分搜索解空间，而过多的迭代则可能增加计算时间和成本。收敛性方面，需要确保算法在达到收敛条件时能够停止迭代，并输出满足要求的解。
2. 记录与比较不同解：在优化过程中，可以记录不同搜索空间的局部最优解，并在这些局部最优点中重新进行迭代优化。这有助于避免陷入局部最优解，并提高找到全局最优解的可能性。
3. 结合多种优化策略：对于复杂的问题，可以结合多种优化策略来提高求解效率和质量。例如，可以将启发式算法与严格算法相结合，利用启发式算法快速找到较好的解，再利用严格算法进行精细搜索和验证。

五、实际应用中的考虑

1. 问题规模与复杂度：不同规模和复杂度的问题对全局优化的要求也不同。对于大规模和复杂的问题，可能需要采用更高级的优化算法和策略，如分布式计算、并行计算等。
2. 计算资源与成本：在进行全局优化时，需要考虑计算资源和成本。例如，对于计算密集型问题，可能需要使用高性能计算机或云计算资源来加速计算过程。同时，还需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度，以确保在有限的计算资源下获得满意的解。

综上所述，全局优化需要注意多个方面和因素。通过明确优化目标、选择合适的优化算法、注意优化过程中的细节问题、制定合理的迭代与优化策略以及考虑实际应用中的限制和要求，可以有效地提高全局优化的效率和质量。