蜂群智能和传统优化是解决复杂问题的两种不同方法，各有其独特的优势和局限性。蜂群智能是指受去中心化系统中集体行为启发而产生的算法，例如蚁群或鸟群的行为。示例包括粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）。这些方法依赖于多个代理协同工作，共享信息以探索解决方案。另一方面，传统优化通常涉及数学技术，如梯度下降、线性规划或单纯形法，这些方法遵循确定性或基于规则的步骤来寻找最优解。关键区别在于它们的方法：蜂群智能是随机且分布式的，而传统方法通常依赖于精确计算或对单一解决方案进行迭代细化。
一个主要区别在于它们如何处理问题的复杂性。当问题定义良好且具有平滑、可微的函数时，传统方法表现出色。例如，梯度下降通过沿着最陡峭的坡度有效最小化机器学习中的损失函数。然而，这些方法难以处理梯度难以计算的非凸或噪声问题。蜂群智能通过并行探索来避免这个问题。例如，PSO 将粒子分散在搜索空间中，结合个体和群体知识来穿越崎岖的地形。这使得蜂群方法在优化神经网络架构或动态网络中的路由路径等问题上更具鲁棒性，因为在这些问题中，梯度可能不存在或问题空间是不连续的。
两者之间的选择取决于具体的问题情境。蜂群智能非常适合需要适应性的场景，例如优化不可微函数或动态环境。ACO 已成功应用于车辆路径问题，其中交通状况实时变化。传统方法更适合计算密集但数学上易于处理的问题，如求解线性方程或训练小规模神经网络。开发人员可能会结合使用两者：使用蜂群智能探索广阔的解决方案空间，并使用传统方法细化有前景的候选方案。例如，混合方法可以通过首先使用 PSO 缩小选项范围，然后应用梯度下降进行微调，来优化机器学习流水线中的超参数。了解这些权衡有助于为效率和准确性选择正确的工具。