智能优化算法是指通过模拟自然界中的进化、群体行为等现象，来解决复杂的优化问题。其发展历程可以大致分为以下几个阶段： 1. 传统优化算法阶段：包括梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等，这些算法主要适用于凸优化问题，对于非凸优化问题效果不佳。 2. 进化算法阶段：包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，这些算法通过模拟自然界中的进化、群体行为等现象，来解决复杂的优化问题。这些算法适用于非凸优化问题，但是收敛速度较慢。 3. 智能优化算法阶段：包括人工免疫算法、人工鱼群算法、蝙蝠算法、鲸鱼优化算法等，这些算法在进化算法的基础上，引入了更多的智能机制，如免疫机制、学习机制等，提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。 4. 深度学习优化算法阶段：包括随机梯度下降、Adam、Adagrad、RMSprop等，这些算法主要用于深度学习模型的优化，通过对梯度的处理和调整，来提高模型的训练效果。