SciPy中的最優(yōu)化算法包括：
BFGS：擬牛頓法的一種變種，適用于無約束優(yōu)化問題。
L-BFGS-B：擬牛頓法的一種變種，適用于有約束優(yōu)化問題。
Powell：用于解決無約束優(yōu)化問題的優(yōu)化算法。
Nelder-Mead：一種直接搜索優(yōu)化算法，適用于無約束優(yōu)化問題。
COBYLA：用于解決有約束非線性優(yōu)化問題的優(yōu)化算法。
SLSQP：用于解決有約束優(yōu)化問題的優(yōu)化算法。
Trust-constr：用于解決有約束優(yōu)化問題的優(yōu)化算法，支持線性和非線性約束。
Newton-CG：用于解決無約束優(yōu)化問題的牛頓法算法。
dogleg：用于解決無約束優(yōu)化問題的優(yōu)化算法，結合了牛頓法和梯度下降法。
這些優(yōu)化算法可以在SciPy的optimize模塊中使用。
