群智能通过使用去中心化、自组织的系统来解决资源分配问题，其中多个代理（如算法或节点）遵循简单的规则来共同优化分配。受到蚂蚁群体或鸟群等自然系统的启发，这些方法依赖于局部交互和反馈循环，而不是集中控制。每个代理根据其直接环境和共享信息做出决策，使系统能够动态适应不断变化的需求或约束。这种方法在资源有限、分布式或需要实时调整的情况下尤其有效。
一个关键的例子是 蚁群优化 (ACO) 算法，它模拟了蚂蚁寻找食物来源的方式。蚂蚁留下信息素踪迹，引导其他蚂蚁找到资源，更强的踪迹吸引更多的蚂蚁。 类似地，在网络路由中，基于 ACO 的算法让节点通过“沉积”虚拟信息素（例如，延迟或带宽指标）协同确定最佳路径。随着时间的推移，使用频繁的路径得到加强，而性能不佳的路径则会消失。 另一种方法是 粒子群优化 (PSO)，其中代理（粒子）根据自己的经验和邻居的成功经验迭代地调整其行为。 例如，在云计算中，PSO 可以通过平衡负载、能耗和邻近性等因素来在服务器上分配虚拟机——每个粒子代表一种可能的分配策略，并且群体会收敛到一种有效的解决方案。
基于群的方法在可扩展性和容错性方面表现出色。 由于决策是去中心化的，因此添加更多代理不需要重新架构系统。 例如，在物联网网络中，设备可以根据本地能量水平和邻居可用性自主分配任务（如数据处理），从而避免单点故障。 这些系统还可以适应中断：如果一个节点发生故障，其他节点会在没有集中干预的情况下重新路由任务。 开发人员可以使用 PySwarm（用于 PSO）等库或自定义 ACO 逻辑来实现此类模型，将其集成到灵活性和弹性至关重要的分布式系统中。 通过利用简单、可并行化的规则，群智能提供了一种在动态、大规模环境中管理资源的实用方法。