程序仿真优化方法主要包括以下几类：
基于梯度的方法：
这类方法通过计算目标函数关于设计变量的梯度来指导搜索过程，从而找到最优解。梯度下降法是最常见的基于梯度的方法之一。
随机优化方法：
这类方法通过在搜索空间中随机选择点来评估目标函数，从而逐步逼近最优解。遗传算法、粒子群优化等都是随机优化方法的典型代表。
响应曲面法：
该方法通过构建目标函数与输入变量之间的数学模型（通常是二次模型），在设计空间中进行二次逼近，以找到最优解。响应曲面法在处理非线性问题时非常有效。
统计方法与启发式方法：
统计方法利用统计推断来分析和优化问题，而启发式方法则依赖于经验规则来指导搜索过程。模拟退火、遗传算法等都可以看作是启发式方法。
神经网络与优化算法的结合：
通过将神经网络模型与优化算法（如梯度下降、遗传算法等）相结合，可以在仿真优化问题中实现高效求解。神经网络可以用于拟合仿真模型的输出结果，并将其作为优化过程中的目标函数，从而提高优化效率。
基于仿真的神经网络优化：
通过训练神经网络来拟合仿真模型的输出结果，并将其作为优化过程中的目标函数，可以实现对目标函数的高效评估，从而提高优化过程的效率。
多分辨率仿真优化：
该方法结合不同分辨率的仿真模型，逐步细化优化解，适用于处理复杂系统的优化问题。
自适应采样与仿真优化：
在仿真优化过程中，通过自适应地增加采样点来改进仿真神经网络的训练，以提高优化精度和效率。
这些方法各有优缺点，适用于不同类型和规模的仿真优化问题。在实际应用中，可以根据问题的具体需求和特点选择合适的仿真优化方法，或者将多种方法结合使用，以获得更好的优化效果。