仿生算法的特点有？
你这个问题问的很大，涵盖的专业和知识点也很多。可以写几篇博士论文了。
目前仿生算法比较多，比如蚁群算法、遗传算法、微粒子群算法、人工神经网络算法、人工免疫算法、人工鱼群算法等等。
因受篇幅和字数的限制，在此我只能重点讲述其中一种人工鱼群算法的特点，供你参考。
人工鱼群算法的特点：
1）人工鱼群算法具有快速跟踪极值点漂移的能力，而且也具有较强的跳出局部极值点的能力；
2）算法只需要比较目标函数，对目标函数的性质要求不高；
3）算法对初值和参数设定的依赖性不高，可以通过随机或者设置固定值的方式产生初值，参数设定也容许在较大的范围内取得；
4）具有较快的搜索速度和并行处理问题的能力，对于精度要求不高的问题，可以快速得到问题的一个可行解；
5）不需要问题的严格机理模型，甚至不需要对于问题的精确描述，应用范围较广。
人工鱼群算法的缺点：
1）算法只获取问题的满意解域，对于精确解的获取，还需对其进行适当改进；
2）当人工鱼个体的数目较少时，人工鱼群算法便不能体现其快速有效集群性的优势；
3）人工鱼群算法的数学基础比较薄弱，目前还缺乏具有普遍意义的理论分析；
4）当寻优的域较大时或出于变化相对平坦的区域时，搜索性能下降；
5）算法在搜索初期有较快的收敛速度，但后期搜索速度较慢。
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