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遗传算法（Genetic Algorithm, GA）: 遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，基于生物学上的遗传机制和自然选择原则。在遗传算法中，候选解被编码成染色体，并通过选择、交叉和变异等操作来不断优化。通过重复这些步骤，最终找到最优解。遗传算法适用于连续、离散和组合优化问题。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）: 模拟退火算法是一种启发式全局优化算法，受金属退火过程启发而来。算法通过温度参数控制搜索空间的探索性和利用性，逐渐降低温度以逼近最优解。模拟退火算法适用于连续、离散和组合优化问题。

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）: 粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，灵感来自鸟群觅食的行为。在PSO中，候选解被看作是粒子，在搜索空间中移动并调整速度，同时受到个体最优解和群体最优解的影响。最终通过粒子的协同行为来找到最优解。

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）: 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。在蚁群算法中，蚂蚁根据信息素浓度选择路径，并在路径上释放信息素，导致更多蚂蚁选择该路径。通过信息素的更新和蒸发，蚁群逐渐收敛到最优解。蚁群算法适用于组合优化和离散优化问题。