是的，群体智能可以随着时间进化。群体智能指的是多个智能体（如机器人、算法或昆虫）遵循简单规则，在没有集中控制的情况下实现集体行为的系统。 在这种情况下，“进化”意味着系统的行为会根据反馈、环境变化或算法调整而随时间适应或改进。 这种适应可以通过诸如遗传算法、强化学习或动态参数调整等机制来实现。 与依赖于基因突变和自然选择的生物进化不同，人工群体系统通常使用迭代优化来改进其性能。
机器人技术是群体智能进化的一个例子。研究人员已经使用进化算法来优化群体行为，用于诸如搜救或环境监测等任务。 例如，无人机群可能从随机运动模式开始，但通过根据成功指标调整其速度、间距或通信规则，逐渐学习更有效地覆盖某个区域。 另一个例子是蚁群优化（ACO），这是一种受蚂蚁觅食启发的元启发式算法。 在 ACO 中，虚拟“蚂蚁”会留下信息素来标记有效的路径，系统会迭代更新这些路径，以收敛到最佳解决方案。 这些适应不是预先编程的，而是来自系统处理反馈和调整其规则的能力。
但是，在群体智能中实现进化需要仔细设计。 开发人员必须定义可衡量的目标（如最小化能源消耗或最大化覆盖范围），并实施反馈循环。 例如，一群仓库机器人可以使用传感器来跟踪任务完成时间，并动态调整其寻路算法。 挑战包括平衡探索（尝试新策略）与利用（使用已知的有效策略），并确保稳定性——不受控制的进化可能导致不可预测的行为。 诸如用于机器人技术的 Gazebo 等仿真环境，以及用于进化算法的 DEAP 等框架，有助于测试和改进这些系统。 通过将分散的决策与自适应学习相结合，群体智能可以不断进化来处理日益复杂的问题。