仿生算法的特点主要包括以下几个方面：

自组织性和自适应性：仿生算法能够模拟生物系统的自组织行为，自主组织信息，实现无监督学习。同时，它们能够根据环境的变化自动调整自身的参数和策略，以适应新的问题情境。

鲁棒性和容错性：由于仿生算法是基于自然生物群体的行为设计的，这些行为本身就具有很强的抗干扰能力，因此算法在面对噪声、异常数据或参数变化时，仍能保持稳定的性能。

并行处理和分布式计算能力：仿生算法采用分布式并行计算，可以快速处理复杂问题和大规模数据，提高计算效率。

灵活性和可扩展性：仿生算法能够轻松应对各种复杂问题，并且可以根据问题的具体特点进行扩展和调整。

这些特点使得仿生算法在处理复杂、动态和不确定性问题时表现出色，已经在众多领域如工程设计、计算机科学、生物学与医学研究等得到了广泛应用。