以前经常听到这些算法，很糊涂，觉得很高深啊，嗯，google了一下，简单介绍之，算是科普吧，
O(∩_∩)O~
这些都是智能优化算法，是在全局最优解很难被求出的情况下使用的一种技术，可以得到一个全局极优解。 遗传算法是模拟生物学中的遗传学规律，从每一代中挑选最优的一批“繁殖”后代；
模拟退火算法是模拟物体在加热后分子达到高度混乱状态，然后慢慢冷却，物体内部的分子各自达到自己应该的状态；
蚁群算法还有鱼群算法，都是模拟生物体避开障碍物向食物聚集。
这些算法听上去很高深，但是有人说不是很难的，只要了解算法的基本思想最重要了。
遥感技术上很多人用的，比如随便搜了一下，看到寒旱所得黄春林老师用模拟退火算法进行植被参数的反演（遥感技术与应用）。
yong 模拟退火（SA，simulated Annealing )算法反演植被的参数，叶面积指数和叶绿素含量。在反演的过程中正向模型采用SAIL（scattering by arbitarily inclined leaves)模型，即冠层反射率模型,用到的模拟退火算法有：波尔兹曼Boltzman模拟退火（BSA，Boltzman Simulated Annealing）、快速模拟退火（FSA，Fast Simulated Annealing)和极快速模拟再退火（VFSA，Very fast simulated
annealing)作为优化算法，并采用模型输出的光谱反射率和观测的光谱反射率的残差平方和作为目标函数。
还有人做了基于免疫进化算法（IEA）的鹤望兰叶面积指数模拟。