我在研究生期間就是做粒子群，蟻群以及學習自動機算法研究的，并且也主動了解過和上述算法相近的遺傳算法以及模擬退火算法。可以說，與普通算法比起來，題主說的這些算是人工智能算法，接下來我們通過介紹原理來說明為什么它們屬于智能算法。

人工智能

人工智能是通過大量數據，通過確定不同的模型，分類規則進行學習，從而模擬人類的行為與思考，看起來就好像機器具有了人類的能力一樣。人工智能的基礎是數學，經濟學，計算機工程，控制論，語言學等等學科，被廣泛應用在生活中的方方面面。而人工智能算法的四大分支，目前公認的有模式識別，機器學習，數據挖掘以及智能算法。

那么上面的算法的原理分別是什么呢？

蟻群算法

蟻群算法的提出者是意大利人，他們發現單個螞蟻覓食的軌跡非常簡單，但是當群體行動的時候，卻可以表現出一種智能行為——螞蟻之間就會通過交流信息素來達到“即便不走遍全場，也知道東南方向沒有食物”這樣一個效果。這樣的過程如果抽象成數學其實就是用螞蟻的行走路徑表示待優化問題的最優解，而最優解自然就是最好的食物，在螞蟻的探索過程中，可以學習到其他螞蟻留下的信息素經驗（參數），達到（半）了解全場的效果。這樣的描述也許就清晰了，螞蟻將其它成員的經驗知識應用在自己的行為優化上，而且自己的行為又能影響全體，這就是一種智能算法。

模擬退火算法

模擬退火算法的靈感來自固體退火原理，是一種與概率論息息相關的算法。它基于蒙特卡洛迭代求解策略的隨機尋優算法，假設從某一較高初溫出發，伴隨溫度不斷下降，利用概率突跳特性，在解空間中隨機尋找目標函數的全局最優解（相當于螞蟻找到最大最好吃的食物），與蟻群算法比起來，模擬退火算法的分子之間并沒有信息素的交流，更多的是依賴了數學經驗。由于其核心思想具有啟發式的特點，因此也算是一種智能算法。

遺傳算法

遺傳算法就非常有趣了，它模擬達爾文生物進化論中的自然選擇與遺傳學中DNA的概念。從有代表問題解的種群開始，每個種群中的個體都有由不同的DNA決定，每次迭代都會盡量將父輩的優秀的DNA傳遞給下一代，同時又引入一定概率的基因突變，即保證了多樣性，實現了交叉與變異，產生下一代解集，通過多次迭代，不斷驅使解集像最優解靠攏。從這個描述中可以看出，遺傳算法也是具有啟發式的特點，通過不斷的自我優化，來模擬了高等生物的行為與思想。

根據上面的介紹，想必大家都了解了為什么這三個算法屬于人工智能算法了。如果你覺得有點啟發，歡迎給我點個贊或者留下你的評論。

我是蘇蘇思量，來自BAT的Java開發工程師，每日分享科技類見聞，我，與我共同進步。