伊藤算法同遗传算法一样，是一种粒子优化算法，该算法模拟花粉的布朗运动，满足维纳过程，设置粒子的漂移和波动，漂移代表解的趋势项，即朝好的解漂移；波动代表振动项，即在解的周围波动，寻找更好的解。同时还有温度的影响，模拟的是退火过程。伊藤算法能够解决函数优化问题，组合优化问题等NP难问题，而且程序简单，迭代次数少就能找到很好的解，特别适合函数优化问题，所以是一个非常好的优化算法。