智能優(yōu)化算法有很多種，以下是一些常見的：

1. 遺傳算法（Genetic Algorithm）：一種基于自然選擇和遺傳學(xué)原理的全局優(yōu)化方法。
2. 粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization）：一種基于群體搜索的優(yōu)化算法，模擬鳥群覓食行為。
3. 蟻群優(yōu)化（Ant Colony Optimization）：一種基于螞蟻覓食行為的全局優(yōu)化方法。
4. 模擬退火（Simulated Annealing）：一種全局優(yōu)化算法，模擬固體退火過程。
5. 禁忌搜索（Tabu Search）：一種局部優(yōu)化算法，通過避免某些解來尋找更好的解。
6. 梯度下降法（Gradient Descent）：一種常用的優(yōu)化算法，通過迭代更新函數(shù)的導(dǎo)數(shù)來找到最優(yōu)解。
7. 高斯-牛頓法（Gaussian-Newton Method）：一種求解線性方程組的方法，可以用于優(yōu)化問題。
8. 擬牛頓法（Quasi-Newton Method）：一種求解非線性方程組的方法，可以用于優(yōu)化問題。
9. 內(nèi)點法（Interior Point Method）：一種求解線性規(guī)劃問題的數(shù)值方法，可以用于優(yōu)化問題。
10. 混合蛙跳算法（Hybrid Worm Jump Algorithm）：一種結(jié)合了蛙跳算法和遺傳算法的優(yōu)化算法。