仿生算法的特点有

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精选答案

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。

其他回答

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仿生特智能仿生算法的工作机制与自然生物的性质或生态机制非常接近。简单性和智能仿生算法计算简单且容易理解，但其效果非常惊人，反映了涌现性。

鲁棒性，智能仿生算法对环境，参数和任务的变化具有很强适用性和灵活性，自组织，智能仿生算法可以通过自学习或自组织的方式提高自适应能力。