专业的回答哦。前两个都算人工智能，模拟退火算法不是。这个要从基本概念上讲起人工智能，人工智能其实是从自动控制学科发展来的，按照自动控制学科的观点，工业发展分为五个阶段，第一是工业化，第二是机械化，第三自动化，第四最优化，第五智能化。手工业，人力畜力风车水轮，这些东西实现了最初的工业化，然后一声巨响，蒸汽机出现了，这种新型动力推动我们进入了机械化，后来电被发现了，随之而来的是电路，用电路实现对机械的控制，这就是自动化，自动化发展到PID，宣告成熟，之后的发展就是最优化，所谓最优化，就是保证这种方案是最优的，最快，最准确，最稳定，显然PID并不满足这个要求，于是各种算法应运而生，其中就包括模拟退火算法，也包括遗传算法等，后来人们更加贪心了，人们觉得自己去找一个最优的方案，不如告诉机器如何确定一个最优的方案，能自己确定最优方案的机器就是人工智能，也就是智能化了，从最优化到智能化，最简单的办法就是找到一种最优化的方法，使它在多数情况下都适用，智能化就实现了。从学科的角度上讲，智能化这里包含的有三个内容，遗传算法，神经网络和模糊或者专家系统，蚁群算法和粒子群算法等都可以视作遗传算法的发展变形，因此都属于人工智能，模拟退火算法提出时还没有人工智能这个概念，因此可能科学家觉得它比较老旧，不够智能，停留在最优化的阶段，不属于人工智能。

不过时下，人工智能大红大紫，大IP，把模拟退火算法等等寻优算法都归进去也没什么不可以，从本质上它解决的问题和遗传算法并没有什么区别人工智能，只不过从学科沿革上讲，这是不严谨的。

另外来说，虽然现在人工智能抄的话题很热，但工业中主流的解决方案还是PID，也就是仍然停留在自动化阶段，连最优化都没有达到，更别提智能化了。