群体智能通过模仿自然界中去中心化、自组织系统的集体行为来解决复杂问题，例如蚁群或鸟群。它不依赖于中央控制器，而是由个体智能体（如算法或机器人）遵循简单的规则，并与环境和同伴进行局部交互。这些交互会产生鲁棒、可扩展且具有适应性的涌现全局行为。例如，蚁群通过留下信息素轨迹来有效找到通往食物源的最短路径——这一过程被复制到优化算法中，如蚁群优化（ACO），用于解决路径规划或调度问题。
一个实际应用是在优化任务中。粒子群优化（PSO）灵感来自鸟群的飞行，它使用智能体（粒子）根据自身经验和群体已知最佳解决方案来调整路径。每个粒子的速度和位置更新由简单的数学规则控制，使群体能够在高维空间中收敛到最优解。开发者使用 PSO 来训练神经网络、调整超参数或解决传统基于梯度方法难以解决的工程设计问题。类似地，ACO 被应用于物流领域，例如通过模拟蚂蚁的寻路行为来优化配送路线。这些方法在问题空间动态或定义不清的场景中表现出色，因为群体无需完全重新设计系统即可逐步适应。
群体智能在分布式系统和机器人领域也大放异彩。例如，在群体机器人中，简单的机器人协作绘制灾区地图或清理污染物。每个机器人使用“避免碰撞”或“跟随多数方向”等规则自主操作，使群体无需集中协调即可自组织。这种去中心化减少了单点故障，并随着智能体的增加而高效扩展。然而，挑战包括管理通信开销和确保可预测的结果。开发者必须仔细设计智能体交互——过多的局部信息共享可能导致噪声，而过少则可能停滞不前。尽管存在这些权衡，群体方法提供了一种灵活的替代刚性、自上而下架构的方式，特别是在适应性和弹性至关重要的环境中。