SciPy中的最优化算法包括：
BFGS：拟牛顿法的一种变种，适用于无约束优化问题。
L-BFGS-B：拟牛顿法的一种变种，适用于有约束优化问题。
Powell：用于解决无约束优化问题的优化算法。
Nelder-Mead：一种直接搜索优化算法，适用于无约束优化问题。
COBYLA：用于解决有约束非线性优化问题的优化算法。
SLSQP：用于解决有约束优化问题的优化算法。
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。
Newton-CG：用于解决无约束优化问题的牛顿法算法。
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。
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