是的，群体智能由于其分散的、自适应的特性，可以有效地处理动态环境。群体系统依靠自主主体之间简单的、局部的交互来集体解决问题，这使得它们能够在没有集中控制的情况下适应变化。例如，在机器人技术中，群体算法使无人机能够在障碍物出现时实时重新配置飞行路径，或者在某些单元出现故障时重新分配任务。这种适应性源于主体用于共享信息的持续反馈循环，从而使系统能够围绕新条件进行自组织。与僵化的、预定义的算法不同，基于群体的方案在不可预测性固有的场景中蓬勃发展。
群体智能在动态环境中的一个关键优势是它使用信息素——通过环境线索进行间接协调。蚁群优化 (ACO) 算法证明了这一点：虚拟“蚂蚁”根据不断变化路径成本调整信息素路径，使路由系统能够适应网络拥塞或故障。类似地，在交通管理中，受群体启发模型可以通过实时更新路线偏好来重新引导车辆绕过事故。开发人员可以使用基于主体的模拟来实现这种行为，其中每个主体（例如，车辆或数据包）遵循简单的规则，例如“遵循最不拥挤的路径”或“避开具有高延迟的区域”。这些规则可以很好地扩展，因为代理只需要本地信息，从而减少了计算开销，同时保持了响应能力。
然而，群体系统在高度不稳定的环境中存在局限性。例如，如果变化发生的速度快于主体可以通信或反应的速度，系统可能会难以稳定。面对快速变化的风型，无人机群可能会在达成共识方面遇到延迟，从而导致次优的编队。为了缓解这种情况，开发人员通常将群体逻辑与集中监督相结合，以做出关键决策。在网络安全中，混合系统可以使用基于群体的异常检测来动态识别威胁，而中央控制器则优先处理响应。在分散化与有针对性的控制机制之间取得平衡，可以确保稳健性，而不会牺牲适应性。通过设计强调冗余和快速信息传播的规则，开发人员可以创建能够有效处理大多数动态场景的群体系统。