群体智能通过利用分散式的、自组织的系统来改进路线优化，这些系统的灵感来自于自然界的行为，如蚂蚁群体或鸟类迁徙。这些系统使用遵循基本规则的简单智能体，协作探索并适应复杂的环境。它们不依赖于中心控制器，每个智能体都为群体提供局部信息，使系统能够有效地发现最优或接近最优的路线。这种方法在交通流量波动或突发障碍等条件动态变化的场景中尤为有效。
一个关键例子是蚁群优化 (ACO) 算法，它模仿蚂蚁寻找食物最短路径的方式。人工“蚂蚁”探索可能的路线，留下虚拟信息素痕迹。距离更短或成本更低的路线会积累更强的信息素，引导后续智能体走向更好的路径。例如，在配送物流中，ACO 可以通过平衡行驶时间、燃料使用量和配送窗口等因素来优化多辆车的路线。类似地，粒子群优化 (PSO) 使用“粒子”根据其自身最佳解和群体集体最佳解来调整路径。这对于无人机路线规划非常有用，粒子可以迭代地优化路径以避免碰撞或适应天气变化。这些算法擅长探索广阔的解空间，而不会陷入局部最优，这是 Dijkstra 算法等传统方法中的常见问题。
群体智能也能很好地应对问题复杂度的增加。例如，在城市的交通管理系统中，增加更多车辆或道路封闭不需要重新设计整个算法——智能体可以自主适应。与从头开始重新计算一切的静态算法相比，这种适应性降低了计算开销。开发者可以使用 Apache Jena 等库实现 ACO 或自定义 PSO 框架，并集成实时数据（例如 GPS 更新）以保持路线相关性。通过在智能体之间分配决策，基于群体的系统也变得更具容错性，因为单个智能体的丢失不会破坏整个优化过程。效率、可扩展性和鲁棒性之间的这种平衡使群体智能成为解决现代路线规划挑战的实用选择。