在MATLAB中，有许多常用的优化算法可供选择，包括以下几种：

  1. 无约束优化算法：

   - 梯度下降法（gradient descent）

   - 共轭梯度法（conjugate gradient）

   - 牛顿法（Newton's method）

   - 拟牛顿法（quasi-Newton methods）

   - 遗传算法（genetic algorithm）

   - 信赖域算法（trust-region methods）

   - 光滑牛顿法（smoothed Newton methods）

  2. 约束优化算法：

   - 罚函数法（penalty function methods）

   - 内点法（interior-point methods）

   - 顺序二次规划（sequential quadratic programming）

   - 非线性凸规划算法（nonlinear convex programming methods）

  3. 多目标优化算法：

   - 加权和法（weighted sum method）

   - 多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm）

   - 支配关系法（dominance relation method）

  4. 全局优化算法：

   - 粒子群优化算法（particle swarm optimization）

   - 模拟退火算法（simulated annealing）

   - 遗传算法（genetic algorithm）

  5. 非线性规划算法：

   - SQP算法（sequential quadratic programming）

   - 内点法（interior-point methods）

   - 光滑牛顿法（smoothed Newton methods）

   - 信赖域算法（trust-region methods）

  这些算法可以通过MATLAB中的优化工具箱（Optimization Toolbox）来实现，开发者也可以根据具体问题使用算法来进行优化。除了这些算法，MATLAB还提供了其他许多工具和函数，用于优化问题的建模、求解和分析。