蚁群算法的灵感来源于：（）A. 鸟类行为B. 蟑螂觅食C. 鱼群行为D. 蚂蚁觅食

本题考查蚁群算法的基本概念，解题思路是明确蚁群算法的定义和起源，通过对各选项所涉及的生物行为与蚁群算法的关联进行分析来得出答案。
蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，它是由意大利学者Dorigo等人于1991年提出的。该算法的灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁在运动过程中会在其经过的路径上留下一种称为信息素的物质，而其他蚂蚁在选择路径时会根据信息素的浓度来做出决策，信息素浓度越高的路径被选择的概率越大。随着时间的推移，蚂蚁会逐渐找到从蚁巢到食物源的最短路径。

• 选项A：鸟类行为通常与群体智能中的鸟群算法相关，鸟群算法模拟鸟类的飞行和聚集行为，与蚁群算法的原理不同，所以A选项错误。
• 选项B：蟑螂觅食并没有形成像蚂蚁那样具有信息素引导和路径优化特征的行为模式，与蚁群算法的灵感来源无关，所以B选项错误。
• 选项C：鱼群行为是鱼群算法的灵感来源，鱼群算法模拟鱼群的游动和聚集行为，和蚁群算法的原理不相符，所以C选项错误。
• 选项D：如前面所述，蚁群算法正是基于蚂蚁觅食过程中通过信息素进行路径选择和优化的行为而提出的，所以D选项正确。