蜂群智能通过去中心化决策、冗余和动态响应机制来适应嘈杂环境。在机器人蜂群或优化算法等系统中，个体智能体遵循简单的规则，但会根据局部交互和环境反馈集体调整其行为。通过利用蜂群平均误差、探索多种解决方案和优先达成共识的能力，可以减轻噪声的影响，例如传感器误差、通信干扰或不可预测的障碍物。例如，蚁群算法通过信息素路径强化成功的路线来处理嘈杂环境下的路径查找，即使有些蚂蚁由于干扰最初走了次优路径。
一个关键的适应策略是冗余。由于蜂群系统依赖许多智能体执行相似的任务，噪声对个体智能体的影响被稀释。在机器人蜂群中，如果一部分机器人错误地读取了传感器数据（例如，由于 GPS 信号故障），则通过局部协调，大多数机器人正确的读数会占据主导地位。这种“多数投票”效应使蜂群能够保持准确的导航或任务执行。同样，粒子群优化 (PSO) 算法通过允许粒子广泛探索来处理嘈杂的适应度评估，减少对可能存在缺陷数据点的依赖。经过多次迭代，即使某些评估不准确，粒子也会收敛到具有持续更好结果的区域。
另一种适应机制是动态规则调整。蜂群中的智能体可以根据实时反馈修改其行为。例如，在群集算法（如 Boids）中，如果噪声扰乱了无人机之间的通信，单个智能体可能会增加对局部邻居观察到的移动的依赖，而不是试图遵循全局规划。这种转向局部决策的方式保持了凝聚力，避免了灾难性的故障。此外，随机行为——如随机探索——有助于蜂群逃离噪声引起的局部最优。例如，在蚁群优化中，偶尔的随机路径选择可以防止蜂群过度专注于可能被噪声破坏的单一路线。这些策略共同确保了在没有中心控制的情况下的鲁棒性。