智慧型計算，也稱為計算智慧型，包括遺傳演算法、模擬退火演算法、禁忌搜尋演算法、進化演算法、啟發式演算法、蟻群演算法、人工魚群演算法，粒子群演算法、混合智慧型演算法、免疫演算法、人工智慧、神經網路、機器學習、生物計算、dna計算、量子計算、智慧型計算與優化、模糊邏輯、模式識別、知識發現、資料探勘等。
所謂最優化問題，指在某些約束條件下，決定某些可選擇的變數應該取何值，使所選定的目標函式達到最優的問題。即運用最新科技手段和處理方法，使系統達到總體最優，從而為系統提出設計、施工、管理、執行的最優方案。
m in
f(x)
,x∈d
minf(x),x∈d
minf(x
),x∈
d其中d表示問題的解的範圍，x是d中的乙個合法解。最優化問題就是從d中尋找出乙個最合適的x，令f(x)達到最大值，或者最小值。
最常用的分類方式是根據x的取值型別進行分類，我們可以將最優化問題分為：函式優化問題和組合優化問題兩類。
也可以根據變數個數、問題性質、極值個數、時間變化、函式關係等進行分類，這裡就不再一一進行介紹。
可知，這四類問題的關係大概如圖所示：
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