Se propone un algoritmo de búsqueda directa para minimizar una función arbitraria de valor real. El algoritmo utiliza una nueva transformación de función y tres operaciones basadas en simplex. La transformación de función proporciona características de exploración global, mientras que las operaciones basadas en simplex garantizan la terminación del algoritmo y proporcionan convergencia global a un punto estacionario si la función de costo es diferenciable y su gradiente es continuo de Lipschitz. El rendimiento del algoritmo ha sido ampliamente probado utilizando funciones de referencia y comparado con algunos algoritmos conocidos de optimización global. Los resultados del estudio computacional muestran que el algoritmo combina tanto simplicidad como eficiencia y es competitivo con las estrategias basadas en heurísticas actualmente utilizadas para la optimización global.