常用的优化算法有哪些？

常用的优化算法有以下几种：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）：梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解无约束最优化问题。它通过迭代的方式，沿着目标函数的负梯度方向更新参数，以逐步接近最优解。
2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降法是梯度下降法的一种变种，它每次迭代只使用一个样本来计算梯度，从而减少计算量。虽然每次迭代的方向可能不是最优的，但是随机梯度下降法通常能够更快地收敛。
3. 共轭梯度法（Conjugate Gradient）：共轭梯度法是一种迭代法，用于求解对称正定线性方程组的解。它通过选择一组共轭的搜索方向，以加速收敛速度。
4. 牛顿法（Newton's Method）：牛顿法是一种迭代法，用于求解无约束最优化问题。它通过利用目标函数的二阶导数信息，以更快的速度逼近最优解。
5. 拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）：拟牛顿法是一类迭代法，用于求解无约束最优化问题。它通过近似目标函数的二阶导数信息，以更快的速度逼近最优解。常见的拟牛顿法包括DFP算法和BFGS算法等。
6. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。它通过模拟遗传、变异和选择等操作，以搜索最优解。
7. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。它通过模拟粒子在解空间中的搜索和交互，以搜索最优解。
8. 模拟退火算法（Simulated Annealing）：模拟退火算法是一种模拟固体退火过程的优化算法。它通过接受较差解的概率，以避免陷入局部最优解，从而搜索全局最优解。