作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在计算机视觉领域，优化算法一直是研究热点。很多研究人员都对优化算法进行了广泛研究，涉及最优化、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等等。然而，对于如何选取适合CV任务的优化算法却鲜有论文进行详细分析。因此，本文提出了一系列理论和实践指导，帮助读者理解并选择适合于Computer Vision(CV)任务的优化算法。作者首先简要介绍了优化问题的类型、目标函数和约束条件，之后通过基于这些特征将优化算法分成几个重要的子类别，例如，局部搜索、迭代法、全局搜索以及优化模型。然后，根据这些分类方法，分别介绍了每种算法的优缺点以及应用场景。最后，作者将各种优化算法应用到CV任务中，并比较不同优化算法的性能。本文力求提供系统性的CV优化算法分析，并期望能够指导读者选择合适的优化算法。
本文假定读者熟悉CV相关知识，如图像处理、机器学习和概率论。
2.基本概念术语说明
Optimization Problem
优化问题（Optimization problem）是指在给定某些约束条件下，找出使某个目标函数达到极值的变量或参数集合的问题。一般来说，优化问题可以被分为无约束和约束两种情况。无约束问题一般具有解析解，而约束问题往往需要迭代求解。本文所研究的优化问题都是无约束的。
Objective Function
目标函数（Objective function）是优化问题的核心。目标函数是一个单调递增的函数，其定义域为决策变量的取值范围，通常是一个实向量空间R^n。目标函数表示待优
