網格搜索(Grid Search)：在預先定義的參數范圍內進行窮舉搜索，找到最佳參數組合。
隨機搜索(Random Search)：在預先定義的參數分布下隨機采樣參數組合，通過多次隨機采樣找到最佳參數組合。
貝葉斯優化(Bayesian Optimization)：通過建立模型對目標函數進行近似，然后在當前最優點附近進行采樣，不斷優化目標函數。
遺傳算法(Genetic Algorithm)：通過模擬生物進化的過程，利用選擇、交叉和變異等操作來搜索最優參數組合。
梯度提升(Gradient Boosting)：通過梯度下降的方式不斷地優化模型參數，使得模型在訓練數據上的表現不斷提升。
貪心算法(Greedy Algorithm)：通過貪心策略在每一步選擇當前最優的參數組合，不斷迭代優化模型參數。
協作優化(Cooperative Optimization)：通過多個不同的優化算法相互合作，共同尋找最佳參數組合。
