最佳化方法可以根據不同的套用場景分為多個類別，主要包括：
系統整體最佳化法。從系統的角度出發，綜合考慮系統內部各部分之間的關係以及系統與外部環境的關係，通過合理組織，實現整體最優的效果。
一維搜尋法。通過逐步搜尋直至找到函式的近似極值點，適用於一維最佳化問題。
坐標輪換法。將多維問題轉化為一系列一維問題進行求解，適用於維數較低的情況。
單純形法。在n維空間中通過構造和操作單純形來尋找最優解。
梯度法。以目標函式值下降最快的負梯度方向作為尋優方向，適用於目標函式存在一階導數的情況。
鮑威爾法。一種共軛方向法，不直接對目標函式求導數，而是利用函式值構造共軛方向，適用於維數較高的目標函式。
牛頓法。將目標函式近似表示為泰勒展開式，並利用其進行最佳化，適用於目標函式存在二階導數的情況。
隨機梯度下降法。在梯度下降法的基礎上，每次疊代僅使用一個或少數樣本計算梯度，適用於處理大規模數據集。
遺傳算法。模擬生物進化過程，通過疊代進化尋找最優解，適用於複雜最佳化問題。
網站最佳化方法。如發布高質量內容、定期更新內容、最佳化標題描述和關鍵字標籤等，適用於提高網站在搜尋引擎中的排名。
這些方法涵蓋了從基礎數學最佳化到實際套用中網站最佳化等多個方面，每種方法都有其適用的場景和優勢。