对于MAGNet（Memory-Augmented Graph Networks）模型，最合适的优化算法可能是Adam优化算法。Adam优化算法结合了AdaGrad和RMSProp的优点，并且能够自适应地调整学习率，适用于处理具有高阶矩阵的非凸优化问题。由于MAGNet模型涉及到图网络和记忆增强机制，因此Adam优化算法可能能够更好地处理这种复杂的模型结构和优化问题。当然，具体选择优化算法还需要根据具体情况进行调整和实验验证。