优化算法\n 1. 不仅是对算法本身进行优化，更是通过迭代与概率控制在众多解决方案中寻找一个问题的相对最优解的过程，算法有确定性和概率性之分，后者可引入随机性增加找到全局最优解的可能。\n 2. 以最大化或最小化某个目标函数为导向确保解的最优性，通过迭代逼近最优解，部分算法会引入随机性增加搜索的广度和深度，其种类繁多，各有适用场景和优势，如遗传算法、粒子群算法等。\n 3. 应用范围广泛，从简单线性问题到复杂非线性和动态系统，在实际应用中可帮助决策者找到最佳路径实现资源最优配置，如在机器学习领域用于训练模型，在工程设计领域用于寻找最优设计方案。\n 4. 包括模拟生物进化过程、基于群体智能、模拟固体退火过程、基于现代智能理论等多种类型的优化算法，通过不同方式来寻找最优解。\n 优化算法不只是算法优化，更是通过策略和方法寻找问题最优解的过程，在现代科技和工业各领域至关重要。
