上这是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。
由于这些算法求解时不依赖于梯度信息，故其应用范围较广，特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题，主要有：遗传算法、人工神经网络、蚁群算法、蛙跳算法、粒子群优化算法等。
这些算法均是模仿生物进化、神经网络系统、蚂蚁寻路、鸟群觅食等生物行为，所以才叫仿生算法。
但问题是，杨林在这份资料中所提出的仿生算法比上述所说的任何算法都要来得精简精妙。
就拿仿生算法中的粒子群优化算法pso来说，这种算法模拟的是鸟群的捕食行为。
设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。
所有的鸟都不知道食物在那里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。
那么找到食物的最优策略是什么呢，最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。
pso算法就是从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。
但是。不同的仿生算法之间，也有很多不同的。
就拿同属于仿生算法的遗传算法和pso算法做比较，ps