遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）: 遺傳算法是一種模擬進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，基于生物學(xué)上的遺傳機(jī)制和自然選擇原則。在遺傳算法中，候選解被編碼成染色體，并通過選擇、交叉和變異等操作來不斷優(yōu)化。通過重復(fù)這些步驟，最終找到最優(yōu)解。遺傳算法適用于連續(xù)、離散和組合優(yōu)化問題。

模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）: 模擬退火算法是一種啟發(fā)式全局優(yōu)化算法，受金屬退火過程啟發(fā)而來。算法通過溫度參數(shù)控制搜索空間的探索性和利用性，逐漸降低溫度以逼近最優(yōu)解。模擬退火算法適用于連續(xù)、離散和組合優(yōu)化問題。

粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）: 粒子群優(yōu)化算法是一種基于群體行為的優(yōu)化算法，靈感來自鳥群覓食的行為。在PSO中，候選解被看作是粒子，在搜索空間中移動(dòng)并調(diào)整速度，同時(shí)受到個(gè)體最優(yōu)解和群體最優(yōu)解的影響。最終通過粒子的協(xié)同行為來找到最優(yōu)解。

蟻群算法（Ant Colony Optimization, ACO）: 蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食行為的優(yōu)化算法。在蟻群算法中，螞蟻根據(jù)信息素濃度選擇路徑，并在路徑上釋放信息素，導(dǎo)致更多螞蟻選擇該路徑。通過信息素的更新和蒸發(fā)，蟻群逐漸收斂到最優(yōu)解。蟻群算法適用于組合優(yōu)化和離散優(yōu)化問題。