群体智能通过模仿在自然系统中观察到的分散式、集体问题解决行为（例如蚂蚁群或鸟群）来应用于供应链优化。 与依赖中央控制器不同，基于群体的算法使用多个交互代理（例如，代表卡车、仓库或订单的软件模型）来协同寻找有效的解决方案。 这些代理遵循简单的规则、共享本地信息并动态适应变化，使系统能够围绕交付截止日期、库存水平或路线中断等约束进行自我组织。 这种方法对于处理复杂、实时的供应链挑战特别有效，在这些挑战中，传统的优化方法可能难以扩展或适应。
一个关键的例子是 蚁群优化 (ACO)，它模拟了蚂蚁如何通过信息素踪迹找到最短路径。 在供应链中，ACO可以通过模拟“虚拟蚂蚁”作为送货卡车来优化送货路线。 每辆卡车探索路线，并且成功的路径（例如，更快或更便宜）在系统中得到加强。 经过多次迭代，该算法会收敛到最佳路线，同时适应交通或道路封闭。 另一个例子是 粒子群优化 (PSO)，其中“粒子”代表潜在的解决方案（例如，生产计划）。 粒子根据自身最佳性能和群体已知的最佳解决方案调整其路径，从而实现高效调度，在无需集中监督的情况下平衡机器利用率和订单截止日期。
对于开发人员来说，实施群体智能通常涉及设计基于代理的模拟或将 ACO 或 PSO 等算法集成到供应链管理工具中。 例如，仓库库存系统可以使用群体代理来自主调整库存水平：每个代理代表一个产品，它们根据本地需求信号和供应商交货时间共同“投票”以触发重新订购。 挑战包括调整参数（例如，ACO 中信息素衰减率）并确保计算效率，但分布式计算框架（例如，Apache Kafka 或 Ray）可以并行化代理交互。 最终结果是一个灵活的系统，可以随着供应链的复杂性进行扩展、实时适应中断并减少对僵化、集中式计划的依赖。