群体智能和强化学习 (RL) 通过结合去中心化、协作决策与奖励驱动学习进行交互。群体智能侧重于多个智能体遵循简单规则以实现集体目标的系统，灵感来自蚁群或鸟群等自然系统。另一方面，强化学习训练智能体通过反复试验来最大化累积奖励。当结合使用时，群体中的个体智能体可以使用 RL 根据本地观察和共享知识来调整其行为，从而产生涌现的群体智能。例如，一群在灾区导航的无人机可能会各自使用 RL 来避开障碍物，同时共享位置数据以优化群体的搜索模式。
这种交互通常涉及共享策略网络、去中心化奖励信号或聚合经验回放等机制。智能体可能会训练自己的 RL 模型（例如，Q-learning），但会定期与相邻智能体或中央协调器同步参数。例如，在交通控制系统中，每个红绿灯都可以充当优化本地流量的 RL 智能体，而受群体启发的规则可确保全局协调，例如优先考虑整个网络中的紧急车辆路线。另一种方法是使用集体奖励信号，其中智能体为共享奖励函数做出贡献（例如，最大化整体网络吞吐量）。这鼓励个体智能体平衡自私行为和合作行为，模仿蚂蚁留下信息素踪迹来引导蚁群的方式。
挑战包括管理通信开销、避免冲突的奖励以及扩展到大型群体。如果智能体在可见性有限的情况下运行（例如，仓库中的机器人），则 RL 策略必须考虑部分可观察性，而群体规则则处理协调。联邦学习等去中心化架构可以通过聚合智能体经验而无需中央控制来提供帮助。然而，冲突的目标（例如，无人机争夺有限的充电站）可能需要元学习来协调个体目标和群体目标。实际的实施通常使用混合方法：群体的低级智能体遵循简单的 RL 策略，而更高级别的控制器则应用群体原则来解决冲突。例如，在无人机交付系统中，RL 处理路线优化，而群体规则管理避碰和队形飞行。