这类算法知其然不知其所以然，仅作大概介绍，如果后续学习的话再补充详细。
分布估计算法是一种全局搜索算法，也是一种进化算法，传统的遗传算法通过所谓的遗传算子，选择、交叉、变异来实现进化；而分布估计算法用概率模型来描述解在空间的分布，通过选择较优的解来更新概率描述解的概率向量，进而概率的产生新的解（采样）直至达到最优或已设置的迭代次数。通过上述步骤寻找全局最优解。
打个比方，我每天不知到吃啥，第一周我在后街随便吃了10家店，觉得ABCD这四家店很好吃，那么第二周的时候我更可能选择ABCD这四家店及其旁边的店，这这周发现ABE这几家好吃，然后下周我更可能去这几家店及其旁边的店，周而复返最后得出B家最好吃。
连续域的分布估计算法一般采用高斯分布或者高斯核来描述解空间的概率分布。
