是的，群体智能可以通过允许多个代理之间进行去中心化决策来自动化控制系统。 群体智能模仿蚂蚁群落或鸟群等自然系统，在这些系统中，个体代理遵循简单的规则并在本地进行交互，以实现全局目标而无需集中控制。 在自动化控制系统中，这种方法允许分布式组件自组织、适应变化并实时优化性能。 例如，在交通管理系统中，各个交通信号灯可以充当自主代理，根据本地传感器数据和与相邻信号灯的通信来调整信号时序，从而减少拥堵而无需中央控制器。
一个实际的例子是使用像蚁群优化 (ACO) 这样的算法来管理工业自动化中的路由。 在工厂环境中，自主机器人可以使用受 ACO 启发的规则，根据实时障碍或工作负载分配来动态调整其路径。 每个机器人都会留下一个“虚拟信息素”轨迹（一个数值）来指示最佳路线，其他机器人会跟随该路线并在条件变化时进行更新。 同样，在能源网络中，基于群体的控制可以通过让太阳能电池板、电池和负载在本地协商能量交换来平衡电力分配。 每个节点根据邻居的状态调整其行为，即使在突然的需求高峰或设备故障期间也能确保稳定性。
在控制系统中实施群体智能的开发人员必须解决诸如定义代理交互规则、最小化通信开销以及避免意外突发行为等挑战。 例如，确保代理不会以牺牲全局效率为代价在本地过度优化（例如，交通信号灯优先考虑一个交叉路口，但使下游交通堵塞恶化）。 在 NetLogo 或 ROS（机器人操作系统）等模拟环境中进行测试对于验证可扩展性和稳健性至关重要。 虽然群体方法减少了对复杂中央算法的依赖，但它们需要仔细调整诸如响应阈值或协作规则之类的参数，以使个体代理的操作与系统级目标保持一致。