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处理优化问题，例如蚁群或鸟群。 这些系统依赖于个体代理（例如，粒子、蚂蚁或蜜蜂）遵循的简单规则，这些代理在本地与其环境和彼此交互。 随着时间的推移，这些交互会产生解决复杂问题的涌现的全局解决方案。 例如，在粒子群优化 (PSO) 中，每个“粒子”代表一个候选解决方案，并根据其自身的经验和群中已知的最佳位置来调整其在搜索空间中的位置。 这种去中心化的方法允许群探索广泛的可能性，同时收敛到最佳区域。
基于群的方法的一个主要优势是它们能够平衡探索（搜索新区域）和利用（改进已知的良好解决方案）。 例如，蚁群优化 (ACO) 算法模拟了蚂蚁如何留下信息素踪迹来标记通往食物来源的有效路径。 随着越来越多的蚂蚁沿着高信息素路径前进，踪迹会加强，引导蚁群走向更短的路线。 然而，信息素也会随着时间的推移而蒸发，从而防止系统停滞在次优路径上。 这种动态确保了算法在有效缩小到全局解决方案的同时，避免了局部最优。 开发人员可以将这些原则应用于网络中的路由或调度任务等问题，在这些问题中，传统的基于梯度的方法可能难以处理高维度或非线性约束。
群体智能对于具有大型复杂搜索空间的问题特别有效。 例如，在机器学习中，PSO 已被用于优化神经网络的超参数，方法是将参数的每个组合视为群中的一个粒子。 同样，ACO 已被应用于车辆路径问题，它通过模拟数千只虚拟蚂蚁探索可能的路径来识别具有成本效益的交付路线。 这些方法本质上是可并行化的，使其适用于分布式计算框架。 但是，它们需要仔细调整诸如群体大小、收敛标准和探索-利用平衡之类的参数。 虽然不是万能的解决方案，但群体智能为传统算法难以解决的优化挑战提供了一种灵活、可扩展的方法。