SciPy中的最优化算法有哪些

SciPy中的最优化算法包括：

1. BFGS：拟牛顿法的一种变种，适用于无约束优化问题。

2. L-BFGS-B：拟牛顿法的一种变种，适用于有约束优化问题。

3. Powell：用于解决无约束优化问题的优化算法。

4. Nelder-Mead：一种直接搜索优化算法，适用于无约束优化问题。

5. COBYLA：用于解决有约束非线性优化问题的优化算法。

6. SLSQP：用于解决有约束优化问题的优化算法。

7. Trust-constr：用于解决有约束优化问题的优化算法，支持线性和非线性约束。

8. Newton-CG：用于解决无约束优化问题的牛顿法算法。

9. dogleg：用于解决无约束优化问题的优化算法，结合了牛顿法和梯度下降法。

这些优化算法可以在SciPy的optimize模块中使用。