群体智能可以为 NP 难题提供实用的近似解，但不能保证最优结果或在多项式时间内解决它们。 随着输入规模的增长，像旅行商问题 (TSP) 或图着色这样的 NP 难题对于精确算法来说在计算上是棘手的。 群体智能算法，例如蚁群优化 (ACO) 或粒子群优化 (PSO)，使用受自然系统（例如，蚂蚁觅食）启发的去中心化协作代理行为来有效地探索大型解空间。 这些方法牺牲了理论保证以换取实际效率，通常在合理的时间内为实际应用找到接近最优的解决方案。
例如，ACO 已成功应用于路由和调度问题。 在 TSP 中，人工“蚂蚁”在城市之间的路径上沉积信息素，蚁群集体加强迭代中较短的路径。 虽然这并不总是找到可能的最短路径，但它通常为具有数千个节点的难题产生可用的解决方案——远远超出了像蛮力这样的精确方法的能力范围。 同样，PSO 使用在解空间中移动的粒子，根据个人和群体的最佳已知位置调整它们的轨迹。 这适用于连续优化任务，例如调整机器学习模型中的超参数，这些超参数可以在某些情况下被构建为 NP 难题组合问题。
然而，群体智能有其局限性。 这些算法是启发式的，这意味着它们的性能在很大程度上取决于参数调整（例如，ACO 中的信息素衰减率）和特定于问题的改编。 它们可能会在局部最优中停滞不前，或者需要大量的计算资源来解决高维问题。 对于开发人员来说，这意味着群体方法最适合于“足够好”的解决方案是可以接受的场景，例如具有时间限制的物流路线或分布式系统中的资源分配。 虽然它们在理论意义上并没有“解决” NP 难题，但它们在精确算法（太慢）和随机猜测（太不准确）之间提供了一个务实的中间地带，尤其是当与特定领域的优化或结合群体和传统算法的混合方法相结合时。