描述一下蚁群算法优缺点

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟生物群体行为的优化搜索算法，灵感来源于蚂蚁寻找食物的行为。它的优点和缺点如下：

**优点：**
1. **启发式搜索能力强**：基于局部信息和全局最佳解的混合策略，能够找到相对较好的解决方案。
2. **适应性强**：能够处理高维度复杂问题，对于无明显最优路径的情况有良好性能。
3. **并行性和分布式处理**：可以通过分组蚂蚁同时工作，提升计算效率。
4. **全局寻优**：蚁群算法通常不会陷入局部最优，而是能探索整个搜索空间。

**缺点：**
1. **参数敏感**：算法的运行效果很大程度上取决于几个关键参数（比如信息素衰减因子、蚂蚁数量等），调整不当可能导致性能下降。
2. **收敛速度慢**：尤其是当问题规模增大或复杂度增加时，搜索过程可能会非常耗时。
3. **解释性差**：蚁群内部的规则和决策过程相对难以直观理解。
4. **稳定性问题**：在某些特定条件下，如果信息素分布不均匀，算法可能出现停滞现象。

**相关问题--:**
1. 蚁群算法如何应用于实际问题？
2. 如何选择合适的蚁群算法参数？
3. 除了蚂蚁，还有哪些生物群体行为可以作为优化算法的灵感来源？