尤其是，在航海，航空，以及陆路汽车运输系统的流体动力学设计方面,外形起着关键作用，它的详细分析通常需要非线性偏微分方程（PED）的解，即N-S方程，它们是从逼真的三维几何形状的计算观点中得到的解决方案。高性能计算平台采用能够解决SBD系列方程式的数据代码。通过典型的非线性偏微分方程计算的船舶设计分析，每个三维网格函数的求解都需要花费10个小时，例如2×106个节点。尽管如此，其他的应用程序也需要更多的时间。

在这种情况下的SBD结构框架的制定结合了这些高端昂贵的分析工具和全局优化优化算法，有可能会出现矛盾，但是设计工程师们都趋向于采用这个方式，主要有以下三个原因：

（一）典型的目标函数（例如，汽车，飞机，船舶总阻力等）显示，任何噪声，非平整度，和不可导都会导致本地优化受到局部的极值限制；

（二）这些优化问题的可行的设计空间是非凸的，但是因为非线性的几何方面和功能方面存在限制，为了防止不合乎实际的结果，必须提供一个有实际意义的设计方案；

（三）在许多工业领域,都有先导设计工程师通过不断的实验和计算活动来实现最优化配置，但是这种改善幅度正在变小，而且采用局部优化方法进一步改进的可能性也是很小的。

这些开放性的问题能够激发新的衍生的全局优化的发展，就目标函数的评价而言，它具有极大的作用和效率。为了达到这个目标，我们提出了一个新的粒子群算法（DDF PSO）和新的以填充函数为基础的方法（FILLDIR）。我们从粒子群优化（PSO）方法中汲取灵感，将它们广泛地应用于解决工业和工程问题。由于没有理论基础，它们的实际效果是比较差的。事实上，我们已经选择了基于填充函数的算法，因为它们有极强的理论依据，尽管它们很少在实践中应用。在新的算法DDFPSO里，我们根据Lucidi和Sciandrone在2002年所描述的自由衍生最小化方法中（DF）引入的一个本地搜索方法。由于涉及到FILLDIR，我们介绍一种新的填充函数，同时分析其理论。此外，我们根据这个新的填充功能提出了一个全球性的优化算法，粗略地讲就是一个确定性的方法。尤其是，填充函数和原始函数是由Lucidi和Sciandrone两人在2002年所描述的自由衍生最小化方法（DF）中定义的。