專業(yè)的回答哦。前兩個都算人工智能，模擬退火算法不是。這個要從基本概念上講起人工智能，人工智能其實是從自動控制學科發(fā)展來的，按照自動控制學科的觀點，工業(yè)發(fā)展分為五個階段，第一是工業(yè)化，第二是機械化，第三自動化，第四最優(yōu)化，第五智能化。手工業(yè)，人力畜力風車水輪，這些東西實現了最初的工業(yè)化，然后一聲巨響，蒸汽機出現了，這種新型動力推動我們進入了機械化，后來電被發(fā)現了，隨之而來的是電路，用電路實現對機械的控制，這就是自動化，自動化發(fā)展到PID，宣告成熟，之后的發(fā)展就是最優(yōu)化，所謂最優(yōu)化，就是保證這種方案是最優(yōu)的，最快，最準確，最穩(wěn)定，顯然PID并不滿足這個要求，于是各種算法應運而生，其中就包括模擬退火算法，也包括遺傳算法等，后來人們更加貪心了，人們覺得自己去找一個最優(yōu)的方案，不如告訴機器如何確定一個最優(yōu)的方案，能自己確定最優(yōu)方案的機器就是人工智能，也就是智能化了，從最優(yōu)化到智能化，最簡單的辦法就是找到一種最優(yōu)化的方法，使它在多數情況下都適用，智能化就實現了。從學科的角度上講，智能化這里包含的有三個內容，遺傳算法，神經網絡和模糊或者專家系統(tǒng)，蟻群算法和粒子群算法等都可以視作遺傳算法的發(fā)展變形，因此都屬于人工智能，模擬退火算法提出時還沒有人工智能這個概念，因此可能科學家覺得它比較老舊，不夠智能，停留在最優(yōu)化的階段，不屬于人工智能。

不過時下，人工智能大紅大紫，大IP，把模擬退火算法等等尋優(yōu)算法都歸進去也沒什么不可以，從本質上它解決的問題和遺傳算法并沒有什么區(qū)別人工智能，只不過從學科沿革上講，這是不嚴謹的。

另外來說，雖然現在人工智能抄的話題很熱，但工業(yè)中主流的解決方案還是PID，也就是仍然停留在自動化階段，連最優(yōu)化都沒有達到，更別提智能化了。