计算机优化算法是一种 通过数学方法寻找最佳解决方案的算法。它们可以应用于不同类型的问题和约束条件，目的是通过迭代过程找到最优解。以下是一些常见的优化算法：
梯度下降法：
适用于连续可微函数的优化，通过迭代寻找函数的极小值。这是机器学习中最常用的优化算法之一，用于调整模型参数以最小化损失函数。
遗传算法：
适用于复杂的不可导函数和离散问题。它通过基因交叉和变异等操作，模拟自然选择过程来搜索最优解。
模拟退火算法：
适用于非凸、带噪声和多峰问题。它通过逐渐降低温度模拟金属冷却过程，寻找全局最优解。
牛顿法：
是一种迭代优化算法，通过计算损失函数的导数来寻找极值点，通常比梯度下降法收敛更快。
Momentum 和 Nesterov Momentum：
是梯度下降法的改进版本，通过考虑历史梯度来加速收敛。
Adagrad和 Adam：
是自适应学习率优化算法，能够自动调整每个参数的学习率。
动态规划：
适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题，通过将问题分解为更小的子问题来寻找最优解。
分治算法：
通过将问题分解为几个小问题，分别解决后再合并结果来寻找最优解。
贪心算法：
每一步都选择当前最优的解，适用于某些特定类型的问题。
禁忌搜索和 粒子群优化：
属于启发式和元启发式策略，用于解决复杂的优化问题，具有跳出局部最优的能力。
黑盒优化算法：
如CMA-ES和贝叶斯优化，适用于无法直接计算梯度的情况，通过探索参数空间来寻找最优解。
选择合适的优化算法通常取决于问题的性质、计算资源的可用性以及算法的收敛速度和精度要求。在实际应用中，可能需要结合多种优化策略来达到最佳效果。