常见的优化算法有什么？

常见的优化算法有很多，以下是其中一些常用的算法：

1. 梯度下降算法（Gradient Descent）：梯度下降算法是一种基于迭代的优化算法，在每个迭代步骤中，根据目标函数的梯度方向来更新参数，使目标函数值逐渐降低。梯度下降算法通常用于解决凸优化问题。

2. 牛顿法（Newton’s Method）：牛顿法是一种基于二阶导数信息的优化算法，它利用目标函数的梯度和海森矩阵来计算更新方向。牛顿法通常比梯度下降算法更快，但计算代价更高。

3. 共轭梯度算法（Conjugate Gradient）：共轭梯度算法是一种基于迭代的优化算法，它可以高效地解决大规模线性代数问题。共轭梯度算法通常比其他优化算法更快，但需要满足一定的矩阵条件。

4. L-BFGS算法（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm）：L-BFGS算法是一种基于梯度的优化算法，它使用有限内存来近似计算目标函数的海森矩阵。L-BFGS算法通常比牛顿法更快，但也需要满足一定的矩阵条件。

5. 遗传算法（Genetic Algorithm）：遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它利用自然选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。遗传算法通常用于解决非线性、多模态的优化问题，但计算代价较高。

6. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群的行为，利用粒子的位置和速度来搜索最优解。粒子群优化算法通常用于解决非线性、多模态的优化问题，但也需要较长的计算时间。

上述优化算法都有其优缺点和适用范围，需要根据具体问题和实际需求进行选择和调整。