在我们的生活中，随机问题无处不在，例如买彩票、卖报纸、股票成交量等。这些问题的不确定性时时困扰着我们，我们想了解其清楚的面目，却频频受阻，随着概率论的发展，我们可以掌握其概率的动向，以帮助我们做出很好的决策。对应这类问题的数学模型称为随机微分方程，利用数值计算的方法可得到数值解。随机微分方程的发展越来越广，延伸到很多领域，全局优化问题就是重要应用之一。与梯度相结合，可以快速有效地找到全局最优解的渐近值。梯度可以快速找到局部优值，而随机性可帮助求解过程不受局部的限制，从而找到全局最优值。　　我研究了SDE在全局优化问题中的应用，根据一般的随机微分方程的理论推广到此问题下解唯一性的条件。结合课本知识，将数值计算方法应用到SDE，并对相应格式给出了收敛性、稳定性证明。