群体智能和进化算法都是受自然启发的优化技术，但它们解决问题的方式截然不同。群体智能模拟分散系统的集体行为，例如蚁群或鸟群，其中简单的智能体在本地相互作用，产生涌现的全局解决方案。另一方面，进化算法通过迭代选择、重组和变异候选解来模仿生物进化，从而在一代又一代中提高适应度。虽然这两种方法都旨在找到最优解，但它们的机制和应用场景却有很大差异。
群体智能依赖于遵循简单规则的智能体之间的实时交互。例如，在蚁群优化（ACO）算法中，人工蚂蚁在它们经过的路径上留下信息素，后续蚂蚁会概率性地跟随信息素痕迹更强的路径。这种分散式方法使系统能够动态适应变化，例如路由问题中的障碍物。类似地，粒子群优化（PSO）使用粒子根据其自身最佳解和群体已知最佳解来调整其位置。这些方法在需要分布式决策的场景中表现出色，例如交通路线规划或无人机群协调，其中解决方案通过本地交互产生，无需集中控制。
进化算法，如遗传算法（GAs），通过一代一代地演化解决方案群体来运行。每个解决方案都被编码为一个“染色体”，选择机制（例如，锦标赛选择）偏好适应度更高的候选解。交叉（组合父代解决方案）和变异（随机扰动）等遗传算子引入了多样性。例如，遗传算法通过探索广阔的解空间，在优化机器学习模型的超参数或设计复杂结构（例如，天线形状）方面非常有效。与强调实时适应的群体智能不同，进化算法以离散的世代方式工作，通常需要更多的计算资源。它们更适合于解决方案可以被编码为固定长度向量且多样化配置探索至关重要的问题。两者之间的选择取决于问题动态性、可伸缩性需求以及探索与利用之间的平衡等因素。