船舶稳性优化算法：线性规划、遗传算法、粒子群等

基于稳性的船舶优化算法有以下几种：

1. 线性规划算法：通过数学建模，将船舶的稳性问题转化为一个线性规划问题，通过求解线性规划问题得到最优的稳性解。
2. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，可以用于求解船舶的稳性优化问题。通过对船舶设计参数进行遗传操作，不断演化出更优秀的设计解。
3. 粒子群算法：粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，可以用于求解船舶的稳性优化问题。通过模拟粒子在设计空间中的搜索过程，逐步优化船舶的设计参数。
4. 禁忌搜索算法：禁忌搜索算法是一种局部搜索算法，可以用于求解船舶的稳性优化问题。通过定义禁忌表和禁忌规则，避免陷入局部最优解，并最终找到全局最优解。
5. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法，可以用于求解船舶的稳性优化问题。通过模拟材料在退火过程中的状态变化，逐步改善船舶的设计参数。
6. 蚁群算法：蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，可以用于求解船舶的稳性优化问题。通过模拟蚂蚁在设计空间中的搜索过程，逐步优化船舶的设计参数。

以上是一些基于稳性的船舶优化算法的常见方法，具体选择哪种算法取决于问题的复杂性和求解效果的需求。