DCD(dynamic canonical descent)算法是一个新的全局优化算法,运用该法进行优化时,无需考虑目标函数的可微性,只要正确给定优化变量的优化区间,且该区间具有凸性,那么此算法就能很好地收敛于该区间的全局极小点。针对该算法,建立了相应的算法迭代格式。对数值试验和在岩土工程位移反分析的应用中引入该算法的迭代格式进行全局优化反演,其结果表明:该算法稳定性强,优化结果的可靠度高,收敛速度较快。