非凸优化问题的全局优化算法包括以下几种：
- 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：是一种基于进化论原理的优化算法，通过对种群中个体的交叉、变异和选择等操作，逐步优化种群的适应度值，以达到全局最优解的目的。
- 模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）：是一种随机搜索算法，通过在一定温度范围内随机扰动当前解，以避免落入局部最优解的陷阱，最终得到全局最优解。
- 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等群体在空间中寻找食物的行为，实现对解空间的全局搜索。
- 异方差进化策略算法（Differential Evolution，DE）：是一种基于进化论原理的优化算法，通过对种群中个体的变异、交叉和选择等操作，逐步优化种群的目标函数值，以达到全局最优解的目的。
- 支配树遗传算法（Pareto Archived Evolution Strategy，PAES）：是一种多目标优化算法，通过维护一颗支配树，将解空间划分成不同的非支配集，并通过交叉、变异和选择等操作，逐步优化每个非支配集中的个体，以得到全局最优解。
这些算法都可用于解决非凸优化问题，它们各自具有不同的优缺点。在实际应用中，需要综合考虑问题的特点和算法的适用性，选择最合适的全局优化算法。
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